> print(result) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: contingency_table X-squared = 104, df = 1, p-value <2e-16

根据提供的结果，我们可以看到进行的是Pearson's Chi-squared test (带有Yates' continuity correction的皮尔逊卡方检验)。

具体解读如下：

- 数据：contingency_table（交叉表格）
- X-squared = 104：表示计算得到的卡方统计量为104
- df = 1：表示自由度为1
- p-value <2e-16：表示p值非常小（小于2乘以10的负16次方），即极其显著

根据结果，我们可以得出结论：在显著性水平为0.05下，我们可以拒绝原假设，即认为两个变量之间存在显著关联。

相关问题

Pearson's product-moment correlation data: cur_data$dependent and cur_independent_data t = 0.94813, df = 27, p-value = 0.3515 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.2001709 0.5123054 sample estimates: cor 0.1795039

根据你提供的数据，Pearson积矩相关系数为0.1795，p值为0.3515，置信区间为-0.2001到0.5123。由于p值大于0.05，我们不能拒绝原假设，即认为变量之间的相关性不显著。然而，需要注意的是，相关系数较低，置信区间跨越了0，这意味着不能完全排除变量之间存在某种程度上的相关性。因此，需要进一步分析数据，确定是否存在其他变量或因素可能影响变量之间的关系。

import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x=image_data[image_data.columns[1:]] label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0) y = label['label'] feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1) feat_selector.fit(x, y) # call transform() on X to filter it down to selected features X_filtered = feat_selector.transform(x.values) # Create list of features feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_] print(feature_name) # Write selected features to CSV file selected_features = x[feature_name] selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None) 将这段代码修改一下保留第一列

修改后的代码如下所示，已保留第一列：

import mifs
import pandas as pd

image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0)
x = image_data.iloc[:, 1:]  # 保留第一列之后的所有列
label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0)
y = label['label']
feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1)
feat_selector.fit(x, y)

# 调用 transform() 来筛选出选择的特征
X_filtered = feat_selector.transform(x.values)

# 创建特征列表
feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_]
print(feature_name)
# 将选择的特征写入CSV文件
selected_features = x[feature_name]
selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None)

在上述代码中，首先读取了`3D_res34_pearson.csv`和`label.csv`文件，然后使用`iloc`方法将`x`中的数据保留从第二列开始的所有列。接着，使用`mifs.MutualInformationFeatureSelector`创建一个互信息特征选择器，并使用`fit`方法对特征进行选择。然后，使用`transform`方法筛选出选择的特征。

在最后部分，我们通过`feature_name`获取了选择的特征名称，并打印输出。然后，将选择的特征存储到`selected_features`变量，并使用`to_csv`方法将其写入到`3D_res34_mrmr.csv`文件中（不包括索引）。

请注意，以上代码假设第一列是特征的标识列，而从第二列开始才是需要进行特征选择的数据列。如果你的数据列不是从第二列开始，你需要根据实际情况修改代码中的索引切片部分。