问如何识别5个分类自变量与一个二元因变量之间是否存在关系？

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一种简单、棘手但可能是最好的方法是使用决策树。建立模型后，可以分析树的结构来识别关系。然后，您可以列出特性的重要性，以查看自变量对因变量的影响。

在python中，您可以使用雪橇来实现它。feature_importances_将给您Gini特性和plot_tree()函数的重要性，以查看树的结构。这篇文章也可能会帮助我们了解如何做到这一点。

有多种方法可以做到这一点，其中包括：-

1.)使用L2正则化来确定5个特性中哪些在预测目标方面贡献更大。

2.)使用基于树和梯度based的模型来计算每个特征的重要程度。这里是一篇使用各种模型计算特性重要性的文章。

3.)使用PCA获得最大方差的特性(尽管我不确定这一点)

4.)使用滑雪板库中的mutual_info_classification来计算特性的重要性。

除此之外，您还可以使用基于过滤器的、基于包装的方法来获得这5个特性的重要性。