Python利用Kendall进行特征过滤

Kendall Tau也可以用于特征选择，即用它来衡量每个特征与目标变量之间的关联程度，从而选择与目标变量高度相关的特征。下面是一个用Kendall Tau进行特征选择的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含5个特征和一个目标变量。我们想要选择与目标变量高度相关的特征，那么可以首先计算每个特征与目标变量之间的Kendall Tau相关系数：

from scipy.stats import kendalltau
import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每个特征与目标变量之间的Kendall Tau相关系数
correlations = {}
for col in df.columns[:-1]:
    corr, _ = kendalltau(df[col], df['target'])
    correlations[col] = abs(corr)

# 按照相关系数从大到小排序
correlations = dict(sorted(correlations.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))

# 输出特征与目标变量的相关系数
print(correlations)

这段代码中，我们使用pandas库来读取数据集，并使用循环计算每个特征与目标变量之间的Kendall Tau相关系数。然后，我们使用字典存储每个特征的相关系数，并按照相关系数从大到小排序。最后，输出每个特征与目标变量的相关系数。

通过这个方法，我们可以选择与目标变量高度相关的特征，从而提高机器学习模型的性能。