使用Seaborn绘制热力图展示特征相关性

是的，你可以使用'corr()'方法计算特征之间的相关性矩阵，并使用Seaborn库的'heatmap'函数绘制热力图来展示相关性情况。

以下是示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算特征之间的相关性矩阵
correlation_matrix = train_data.corr()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', vmax=0.8, square=True)
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

请注意，上述代码假设你已经导入了'seaborn'和'matplotlib.pyplot'库。如果你没有导入这些库，请确保在运行代码之前先导入它们。此外，你可能需要调整'figsize'参数的值以适应你的图形大小偏好。