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chi平方selectKbest输入形状错误

chi平方selectKbest是一种特征选择方法,用于在机器学习中选择最相关的特征。它基于卡方检验,通过计算特征与目标变量之间的卡方统计量来评估特征的相关性。选择K个最相关的特征作为最终的特征集。

该方法的输入形状错误可能是指输入数据的维度与期望的不一致。通常,输入数据应该是一个二维数组,其中行表示样本,列表示特征。如果输入数据的形状不正确,可能会导致该错误。

为了解决这个问题,可以检查输入数据的形状是否正确,并确保它与chi平方selectKbest方法的要求相匹配。如果输入数据是一个DataFrame对象,可以使用.values将其转换为NumPy数组。另外,还可以使用.reshape方法调整数据的形状,以满足方法的要求。

腾讯云提供了一系列与特征选择和机器学习相关的产品和服务,例如腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcmlp)、腾讯云人工智能开放平台(https://cloud.tencent.com/product/aiopen)、腾讯云数据智能中台(https://cloud.tencent.com/product/dti)等。这些产品和服务可以帮助用户进行特征选择、模型训练和部署等工作,提高机器学习的效果和效率。

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return result # SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(udf_MI,...sklearn提供了chi2方程用于计算卡方统计量。其输入的特征变量必须为布尔值或频率(故对于类别变量应考虑独热编码)。...当输入变量为布尔变量时,chi2计算值为该布尔变量为True时候的卡方统计量(我们将会在下文举例说明)。...将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(chi2, k=2) # k => 我们想要选择的变量数 selector.fit...公式: 其中,SS(between)为组间的平方和,即组均值和总体均值之间的平方和。SS(error)是组内的平方和,即数据与组均值之间的平方和。m是目标变量的总类别数,n是观测数。

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