python特征选择高相关过滤selectkbest

Python中的特征选择可以使用sklearn.feature_selection中的SelectKBest方法进行高相关过滤。SelectKBest使用给定的评分函数对输入特征进行评分，然后选择得分最高的k个特征。常用的评分函数包括f_regression、mutual_info_regression、f_classif、mutual_info_classif等。例如，以下代码使用f_regression评分函数选择得分最高的5个特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

X_new = SelectKBest(f_regression, k=5).fit_transform(X, y)

其中，X是输入特征矩阵，y是对应的目标变量。fit_transform方法返回得分最高的5个特征组成的新特征矩阵X_new。