如何查看特征与目标变量的相关性

可以使用数据可视化或统计方法来查看特征与目标变量的相关性。

一种可视化方法是使用散点图，将特征和目标变量画在同一张图上，观察它们之间的趋势。如果特征和目标变量呈现出一定的线性关系，那么它们之间就存在相关性。

另一种可视化方法是使用热力图，将数据集中所有特征和目标变量之间的相关系数绘制出来，颜色越深代表相关性越强。

统计方法可以使用Pearson相关系数、Spearman等方法来计算特征和目标变量之间的相关性。Pearson相关系数适用于线性关系，Spearman适用于非线性关系。这些方法计算出来的相关系数值越接近1或-1，代表相关性越强。

相关问题

波士顿房价数据集探究自变量与因变量相关性

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习和统计分析数据集，源自1978年的哈佛大学住房研究项目。它包含13个特征（自变量）和一个目标变量（因变量），用于预测马萨诸塞州波士顿地区的房屋价格。这些自变量包括人口密度、犯罪率、低收入家庭比例、平均房间数、学区质量、距市中心的距离等，反映了影响房价的多个因素。

探究自变量与因变量的相关性是数据分析的第一步，这有助于我们理解各个特征对房价的影响程度以及它们之间的相互作用。通过计算每个自变量与房价的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数，我们可以得到一个直观的关系强度指标，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大表示相关性越强。

此外，可视化方法也很重要，如散点图可以展示每个自变量与房价的直观关系，热力图则可以显示多个自变量之间的关联。通过相关性分析，我们能够发现可能对房价预测最有影响力的特征，然后在建立回归模型时优先考虑这些特征。

如何从300个变量中选择出与目标二分类变量相关性高的变量。注意这三百个变量的空值率参差不齐，有的空值率很高。目标变量的分布很不均匀，正样本量很少

可以先对三百个变量进行相关性分析，计算变量之间的相关系数，以筛选出相关性较高的变量；然后再对空值率较高的变量进行处理，可以采用均值插补、随机森林插补等方法；最后，可以采用逻辑回归、支持向量机等机器学习算法，来筛选出与目标变量相关性较高的变量。