SelectKBest挑选评分最低的200个特征

好的，你可以使用sklearn中的SelectKBest来实现此功能。具体步骤如下：

1. 导入SelectKBest和f_classif函数

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif

2. 初始化SelectKBest并设置参数

selector = SelectKBest(f_classif, k=200)

其中，f_classif是一种基于F值的特征选择方法，k代表要选择的特征数。

3. 使用fit_transform()方法进行特征选择

X_new = selector.fit_transform(X, y)

其中，X是原始的特征矩阵，y是对应的标签向量。fit_transform()方法将对X进行特征选择，并返回新的特征矩阵X_new。

最后，你可以输出SelectKBest所选的特征的列索引，如下所示：

selected_features = selector.get_support(indices=True)
print(selected_features)

这将输出被选择的特征列的索引，你可以将其用于后续的特征工程中。