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。

相关问题

怎么在JS中输入一个变量后判断输入值不是数值型或者是空值就再次输入呢

你可以使用while循环来实现这个功能。具体操作如下：

let num = null;
while(isNaN(num) || num === null || num === ''){
  num = prompt("请输入一个数字");
}

在这段代码中，我们首先定义了一个变量`num`并将其初始化为`null`。然后使用while循环来判断输入值是否为数字或者为空。如果不是数字或者为空，就会弹出一个提示框要求用户再次输入数字，直到输入的值为数字为止。当输入的值为数字时，循环结束，程序继续执行。

R语言中，如何计算变量中的空值数

在 R 语言中，可以使用 `sum(is.na())` 来计算变量中的空值数。具体操作如下：

假设有一个数据框 `df`，其中包含一个变量 `x`：

df <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4, NA, 6))

可以使用以下代码计算变量 `x` 中的空值数：

sum(is.na(df$x))

输出结果为：

[1] 2

说明变量 `x` 中有 2 个空值。

如果要计算数据框中所有变量的空值数，可以使用以下代码：

sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))

这里使用 `sapply()` 函数对数据框的每个变量应用一个匿名函数，该函数计算变量中的空值数。输出结果为：

x 
2

说明数据框 `df` 中只有变量 `x` 存在空值。