selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 删除sel中的Avatar这一列

你可以这样操作：

# 筛选出不是 Avatar 的特征列
selected_features = [f for f in X.columns if f != 'Avatar']

# 使用 SelectKBest 选择前5个特征
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5)
selector.fit(X[selected_features], y)

# 打印得分排名前五的特征
scores = pd.DataFrame({'feature': selected_features, 'score': selector.scores_})
scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False)
print(scores.head())

这样就可以将 Avatar 列从选择的特征中删除了。