获取与目标变量关联的特征列表

是指在机器学习和数据分析中，通过统计方法或机器学习算法，确定与目标变量之间存在关联关系的特征或属性列表。

这个过程通常包括以下步骤：

1. 数据预处理：首先对原始数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。
2. 特征选择：使用合适的特征选择方法，从原始特征中选择与目标变量相关性较高的特征。常用的特征选择方法有过滤法（如相关系数、方差选择）、包装法（如递归特征消除）、嵌入法（如L1正则化）、主成分分析等。
3. 特征工程：对选择的特征进行进一步的处理和转换，以提取更有意义的信息。可以包括特征组合、特征变换（如对数变换、标签编码）、特征生成（如多项式特征、交叉特征）、特征降维（如主成分分析）等方法。
4. 模型训练与评估：使用选择和处理后的特征作为输入，建立机器学习模型，并使用训练数据进行模型训练。训练完成后，使用测试数据对模型进行评估，检查模型的预测性能。
5. 特征重要性评估：通过模型中各个特征的重要性评估，可以得到与目标变量关联程度较高的特征列表。常用的评估方法有基于决策树的方法（如特征重要性排序）和基于模型参数的方法（如回归系数绝对值）等。

使用这个特征列表可以有助于了解哪些特征对目标变量的预测有较大的贡献，从而优化模型和改进预测结果。在不同的应用场景中，可以根据具体需求选择合适的特征选择方法和特征工程技术。

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