SK注意力pytorch

SK注意力是一种基于注意力机制的特征选择方法，它可以在保留重要特征的同时减少冗余特征，从而提高模型的性能。在PyTorch中，可以使用sklearn库中的SelectKBest函数来实现SK注意力。

具体实现步骤如下：
1. 导入SelectKBest函数：from sklearn.feature_selection import SelectKBest
2. 定义SK注意力对象：skb = SelectKBest(k=10)
3. 使用fit_transform函数对数据进行特征选择：X_new = skb.fit_transform(X, y)

其中，k表示要选择的特征数，X表示原始数据的特征矩阵，y表示原始数据的标签。