🌟Python特征选择：卡方检验 & 互信息🌟

数据分析与机器学习中，特征选择是至关重要的一步。今天，我们聊聊两种经典方法——卡方检验（Chi-Square Test）和互信息（Mutual Information）。它们能帮助我们筛选出对目标变量最具影响力的特征，从而提升模型性能。

✨ 卡方检验 ✨

卡方检验适用于类别型特征与类别型目标变量之间的关系评估。它通过计算观察频数与期望频数的差异来判断关联性，常用于文本分类或市场细分等场景。使用Python中的`scipy.stats.chi2_contingency`函数即可轻松实现。

💡 互信息 💡

互信息衡量的是两个变量之间依赖关系的强度，适合连续型或混合类型数据。较高的互信息值表明特征与目标变量的相关性更强。利用`sklearn.feature_selection.mutual_info_classif`可以快速完成计算。

📚 总结 📚

无论是卡方检验还是互信息，都是探索特征重要性的有力工具。合理运用它们，不仅能简化模型结构，还能提高预测精度！💪 数据分析 机器学习 Python工具

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