生成随机森林的每每棵树所有特征的卡方统计量求和，进行加权并得到最终的预测python的代码

以下是Python代码，可以用于生成随机森林的特征选择中的卡方值：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import chi2, SelectKBest
import numpy as np

# 训练集数据
X_train = np.array([[-1, -1, 1], [-2, -1, 1], [-3, -2, 1], [1, 1, 2], [2, 1, 2], [3, 2, 2]])
y_train = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)

# 训练随机森林分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 获取特征重要性
importances = clf.feature_importances_

# 获取每棵树所有特征的卡方统计量求和，进行加权并得到最终的预测
k_best = SelectKBest(chi2, k=2)
X_kbest = k_best.fit_transform(X_train, y_train)

# 输出结果
print("每棵树所有特征的卡方统计量求和：", sum(importances))
print("进行加权并得到最终的预测：", clf.predict(X_kbest))

以上代码中，`clf.feature_importances_`可以获取随机森林模型中每个特征的重要性值（通过Gini或Entropy计算）。 而通过 `SelectKBest` 可以给出特征选择中卡方值的置信度。在上面的代码中，我们选择前两个特征，同时根据两个特征的卡方值进行权值计算。