在看這篇文章之前，如果對卡方檢驗不熟悉，可以先參考：卡方檢驗

Python有包可以直接實現特徵選擇，也就是看自變數對因變數的相關性。今天我們先開看一下如何用卡方檢驗實現特徵選擇。

1. 首先import包和實驗資料：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.datasets import load_iris

#匯入IRIS資料集
iris = load_iris()
iris.data#檢視資料

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. 使用卡方檢驗來選擇特徵

model1 = SelectKBest(chi2, k=2)#選擇k個最佳特徵
model1.fit_transform(iris.data, iris.target)#iris.data是特徵資料，iris.target是標籤資料，該函式可以選擇出k個特徵 

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],

3. 檢視p-values和scores

model1.scores_  #得分

array([ 10.81782088, 3.59449902, 116.16984746, 67.24482759])

可以看出後兩個特徵得分最高，與我們第二步的結果一致；

model1.pvalues_  #p-values

array([ 4.47651499e-03, 1.65754167e-01, 5.94344354e-26, 2.50017968e-15])

可以看出後兩個特徵的p值最小，置信度也最高，與前面的結果一致。