使用SelectKBest[scikit learn]时出现问题

Question

我是scikit-learn和python的初学者，我使用feature_selection包中的SelectKBest尝试了这段看起来非常简单的代码。

    train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv('test.csv')
train = SelectKBest(chi2, k=120).fit_transform(train)
print train.shape

但是我犯了这个错误，我真的不知道该怎么解决！！

TypeError: fit() takes exactly 3 arguments (2 given) 

你们能帮我解决这个问题吗：（？

Answer 1

问题是它需要3个参数。

拟合（X，y）X：类数组，shape=[n_samples，n_features]，它是训练输入样本。y：类似数组，shape=[n_samples]是目标值（分类中的类标签，回归中的实数）。

fit_transform（X，y=无，**fit_params）[source]

因此，为了解决您的问题，如果标签存储在训练/测试数据的最后一列，即train.ix[：，-1]，您可以这样做：

train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv('test.csv')
model = SelectKBest(chi2, k=120).fit_transform(train.ix[:,:-1],train.ix[:,-1])
print train.shape

这个代码对我有效。