list' object has no attribute 'chi'

根据提供的引用内容，我了解到您遇到了两个问题。首先，您在使用`skfeature.function.similarity_based`模块中的`fisher_score`函数时遇到了`TypeError: ‘module’ object is not callable`错误。其次，您提到了一个名为`list`的对象没有`chi`属性问题。

对于第一个问题，`TypeError ‘module’ object is not callable`错误通常由于尝试调用一个模块对象不是模块中的函数或类引起的。请确保您正确导入了`skfeature.function.similarity_based`模块，并且在调用`fisher_score`函数时使用正确的语法。以下是一个示例代码，演示了如何使用`fisher_score`函数：

from skfeature.function.similarity_based import fisher_score

# 假设您有一个特征矩阵X和相应的标签向量y
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
y = [0, 1, 0]

# 使用fisher_score函数计算特征的得分
scores = fisher_score.fisher_score(X, y)

# 打印特征得分
print(scores)

对于第二个问题，`list`对象确实没有`chi`属性。`chi`是一种统计方法，用于计算观察值与期望值之间的差异。如果您想在Python中使用`chi`方法，您可以使用`scipy`库中的`chi2_contingency`函数。以下是一个示例代码，演示了如何使用`chi2_contingency`函数：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 假设您有一个包含观察值的列表
observed_values = [[10, 15], [20, 25]]

# 使用chi2_contingency函数计算chi-square统计量和p值
chi2, p, _, _ = chi2_contingency(observed_values)

# 打印chi-square统计量和p值
print("Chi-square statistic:", chi2)
print("p-value:", p)