SelectKBest (chi2)如何计算分数？
SelectKBest (chi2)是一种特征选择方法，用于从给定的特征集中选择最佳的k个特征。它基于卡方统计量（chi-square statistic）来计算特征的分数。
具体计算分数的步骤如下：
- 首先，对于每个特征和目标变量之间的关系，使用卡方检验计算卡方统计量。
- 然后，将卡方统计量的值转换为对应的p-value，表示特征和目标变量之间的相关性。
- 最后，根据p-value对特征进行排序，选择具有最高分数的k个特征作为最佳特征。
SelectKBest (chi2)适用于分类问题，特别是当特征和目标变量之间存在明显的离散关系时。它可以帮助我们从大量的特征中选择最相关的特征，以提高模型的性能和效率。
在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行特征选择和模型训练。TMLP提供了一系列的机器学习算法和工具，包括特征选择方法，如SelectKBest (chi2)。您可以通过TMLP的特征选择模块，选择适合您的数据集的最佳特征。
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我正在使用Scikit的功能选择，但我想得到的分数值的所有单位的文本。我得到分数，但我如何将这些映射到实际的特征名称。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
Texts=["should schools have uniform","schools discipline"
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我现在使用的是SelectKBest函数。我可以生成分数值并根据需要对它们进行排序，但是我不能确切地理解这个分数值是如何计算的。我知道理论上高分更有价值，但我需要一个数学公式或例子来计算分数才能深入了解这一点。bestfeatures = SelectKBest(score_func=chi2, k=10)
fit = bestfeatures.fit(dataValues, dataTargetEncoded
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我正在学习关于chi2的特性选择，并遇到了类似于的代码
然而，我对chi2的理解是，较高的分数意味着该特性更独立(因此对模型不太有用)，所以我们会对分数最低的特性感兴趣。然而，使用scikit学习，选择器返回chi2分数最高的值。我对使用chi2测试的理解是否不正确？或者，chi2在sklearn中的分数是否产生了chi2统计之外的其他东西？from sklearn.datasets import load_iris
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在X的第一行具有字符串格式的"Feature“之前，但我得到的是”(‘float64’)“错误。如何从SelectKBest(尝试使用单变量特征选择)中获得每个功能的
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from sklearn.feature_selection= data.iloc[:,-1]
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我使用Scikit学习selectKbest来选择最好的特性，从其中的900个中选择大约500个。如下所示，d是所有特性的数据格式。from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2, f_classif
X_new = SelectKBest(chi2, k=491).fit_transform
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浏览 18提问于2020-03-21得票数 3
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ch2=SelectKBest(score_func=chi2, k='all') print feature_pvalue
AttributeError: SelectKBest
浏览 3提问于2017-01-13得票数 0
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我试图用Matlab图来绘制kNN算法测试结果与chi2通过的特征数之间的准确性，但是我不知道如何提取分数，所以它是在y轴上。事实上，我知道传递的功能应该在x轴上。它还将打印出具有相应特征的最高分数。pandas as pdfrom sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import ch
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
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, chi2from sklearn.model_selection import GridSearchCV
clf = GridSearchCV(p, parameters, cv=10, refit=False)因此，对于每一个折叠，它将计算一个排名。然而，与其只计算</
浏览 7提问于2019-11-13得票数 1
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特征选择Scikit学习
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在scikit-learn中运行特征选择后，我想公开相关变量，显示从方法中选择的变量，这是如何可能的？命令X.shape只显示变量的数量，我想在特征选择后看到变量的名称。from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_selectionimport chi2
X.sha
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from sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.multiclassimport OneVsRestClassifier ('svmselected_features = []
for
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bestfeatures = SelectKBest(score_func=chi2, k=5) #k=5 means select top 5 features<ipython-input-54-47286ab0e6e9> in <module> 7 bestfeatures = SelectKBest(score_func=chi2, k=5)
----> 8 fit
浏览 55提问于2020-10-19得票数 0
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但是我得到了这个错误，我真的不知道如何修复它!！
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以下是一个例子：from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2from sklearn.pipeline import Pipeline(chi2, k=5)),
X_new = fs_pipeline.fit_t
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top_words = selector.get_support如何从这个简化的矩阵("chi_matrix")中得到单词？我的特征名是什么
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select_k_best_classifier = SelectKBest(score_func=f_cla
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