Как найти значимые столбцы из набора данных?

import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

# merge data and target into dataframe
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['Target'] = iris.target

corelation_values = data.corr()

corr_heatmap = sns.heatmap(corelation_values, xticklabels=data.columns, yticklabels=data.columns)

Вывод тепловой карты корреляции выглядит следующим образом:

очевидно, что все остальные признаки в наборе данных по радужной оболочке сильно коррелируют друг с другом, поэтому наиболее важным признаком (с наиболее характерным характером) является ширина чашелистика.