在看这篇文章之前，如果对卡方检验不熟悉，可以先参考：卡方检验
Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。
1. 首先import包和实验数据：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.datasets import load_iris
#导入IRIS数据集
iris = load_iris()
iris.data#查看数据结果输出：
array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[ 4.9, 3. , 1.4, 0.2],
[ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
[ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.6, 1.4, 0.2],
[ 5.4, 3.9, 1.7, 0.4],
[ 4.6, 3.4, 1.4, 0.3],
2. 使用卡方检验来选择特征
model1 = SelectKBest(chi2, k=2)#选择k个最佳特征
model1.fit_transform(iris.data, iris.target)#iris.data是特征数据，iris.target是标签数据，该函数可以选择出k个特征结果输出为：
array([[ 1.4, 0.2],
[ 1.4, 0.2],
[ 1.3, 0.2],
[ 1.5, 0.2],
[ 1.4, 0.2],
[ 1.7, 0.4],
[ 1.4, 0.3],
可以看出后使用卡方检验，选择出了后两个特征。如果我们还想查看卡方检验的p值和得分，可以使用第3步。
3. 查看p-values和scores
model1.scores_ #得分
得分输出为：
array([ 10.81782088, 3.59449902, 116.16984746, 67.24482759])
可以看出后两个特征得分最高，与我们第二步的结果一致；
model1.pvalues_ #p-values
p值输出为：
array([ 4.47651499e-03, 1.65754167e-01, 5.94344354e-26, 2.50017968e-15])
可以看出后两个特征的p值最小，置信度也最高，与前面的结果一致。
也可以参考官方的帮助文档：selectKbest帮助文档
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