Одним із найважливіших завдань у машинному навчанні є побудова лінійної регресійної моделі (докладніше у курсі Лінійна регресія з Python).

Оскільки в цій моделі використовується лінійна функція, кореляція між ознаками та цільовою змінною може вказувати на значущість певної ознаки для цієї моделі.

Зараз ми використаємо 'Heart Disease Dataset': він містить 14 ознак, включаючи цільову змінну, яка вказує на наявність серцевого захворювання у пацієнта. Ваше завдання — обчислити важливість ознак за допомогою кореляції:

1. Обчисліть кореляції між ознаками та цільовою змінною.
2. Виведіть ці кореляції у порядку зростання.