1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。
①方差分析
分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。
f_classif：分类任务
跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。
我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0,所以我们希望构造出来f最大越好。所以我们可以通过第i个特征xi对分类进行预测。f值越大，预测值越好。
f_regression：回归任务
引用参考：/jetFlow/article/details/78884619
要计算f_regression中的ff值，我们首先要计算的是，这个就是i号特征和因变量y之间的样本相关系数。
我们计算的，才是f_regression中的ff值，服从F(1,n−2)F(1,n−2)分布。
ff值越大，i号特征和因变量y之间的相关性就越大，据此我们做特征选择。
from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import f_classiffrom sklearn.datasets import load_iris# 特征选择data = load_iris()slectKBest = SelectKBest(f_classif,k=2)dataK = slectKBest.fit_transform(data.data,data.target)
②χ²检验
卡方检验用于分类问题
③互信息
mutual_info_classif：分类问题
mutual_info_regression：回归问题
2.SelectPercentile 选择排名排在前n%的变量
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