【发布时间】：2018-11-08 18:26:40
【问题描述】：
我正在寻找一种可以帮助我们找到分类因变量和自变量组合之间关系的技术（Y ~ X1*X2+X2*X3+X3*X4），在 X1 到 X4 之间，我们有很少的分类列和很少的连续列。
我正在处理一个分类问题，我想检查独立列的哪些组合与依赖列高度相关。
【问题讨论】：
标签： python machine-learning statistics analysis
【发布时间】：2018-11-08 18:26:40
【问题描述】：
我不确定我是否正确理解了您的问题，但据我了解： 您可以尝试将连续列转换为存储桶，这意味着也可以有效地将它们转换为分类，然后找到它们之间的相关性。
【讨论】：
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感谢您的快速回复，我理解您的建议，但不幸的是我无法实施，因为我有像“利率”这样的列，我不想将它们分组，因为值非常附近。但是，即使我将它们中的几个分组，是否有任何技术可以说明分类因变量与两个自变量组合之间的关系？？
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@ChaitanyaSai 看起来这是一个我们尝试使用所有机器学习算法来解决的基本问题。例如，逻辑回归给出了一个因离散变量与一个或多个名义、有序、区间或比率水平自变量之间的关系
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我尝试使用逻辑回归并发现基于 P 值的重要组合非常少，我正在寻找一些在这种情况下有用的替代方法，以便我可以将这些组合用于我的模型一旦我通过逻辑回归和其他一些替代方式，就可以通过。所以，我想知道几个替代方案。谢谢