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

时间: 2023-02-19 10:32:10 浏览: 100
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

训练样本是100组客户基础信息,包括职业,年龄,性别,手机入网时长,信用卡额度5个变量,是否涉案是因变量,即模型需要预测的结果。 职业有,房地产服务人员,工程技术人员,企事业单位负责人,有空值。 年龄从18到60,有空值。 性别有,M和F。 手机入网时长有,半年至一年,二至六个月,两年至三年,三年以上,一个月以内,一年至两年,一至两个月。 信用卡额度有,01,02,03,04,05,06,空值。 是否涉案客户,1代表是,0代表否。 请选择合适的变量,建立逻辑回归模型,预测新客户的风险情况。 请模拟训练样本文件,并提交python代码,需要输出模型的查准率

首先,我们需要对数据进行预处理,包括空值填充、类别变量编码等。这里我们选择使用pandas和scikit-learn库进行操作。 假设训练样本存放在一个名为“train.csv”的文件中,代码如下: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 读取数据 data = pd.read_csv('train.csv') # 填充空值 data['职业'].fillna('其他', inplace=True) data['年龄'].fillna(data['年龄'].mean(), inplace=True) data['信用卡额度'].fillna('其他', inplace=True) # 类别变量编码 encoder = LabelEncoder() data['职业'] = encoder.fit_transform(data['职业']) data['性别'] = encoder.fit_transform(data['性别']) data['手机入网时长'] = encoder.fit_transform(data['手机入网时长']) data['信用卡额度'] = encoder.fit_transform(data['信用卡额度']) # 划分自变量和因变量 X = data[['职业', '年龄', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度']] y = data['是否涉案客户'] # 建立逻辑回归模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # 预测新客户的风险情况 # 假设有一个新客户,职业为“企事业单位负责人”,年龄为30岁,性别为男,手机入网时长为“二至六个月”,信用卡额度为“02” new_X = [[2, 30, 1, 1, 1]] predict_y = model.predict(new_X) print(predict_y) # 输出模型的查准率 from sklearn.metrics import precision_score y_pred = model.predict(X) precision = precision_score(y, y_pred) print(precision) ``` 其中,我们使用了LabelEncoder对类别变量进行编码,将其转化为数值变量。建立逻辑回归模型时,我们选择使用scikit-learn库中的LogisticRegression类,并使用fit方法进行训练。预测新客户的风险情况时,我们使用predict方法对新样本进行预测。输出模型的查准率时,我们使用precision_score方法计算查准率。

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。
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