Python 使用SelectKBest[scikit学习]时遇到的问题

我是scikit学习和python的初学者，我使用feature_选择包中的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，我真的不知道如何修复它

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

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你们能帮我解决这个问题吗：（？

问题是它需要3个参数

拟合（X，y） X:array-like，shape=[n_-samples，n_-features]是训练输入样本。y:array-like，shape=[n_-samples]是目标值（分类中的类标签，回归中的实数）

拟合变换（X，y=None，**拟合参数）[来源]

因此，为了解决您的问题，如果标签存储在培训/测试数据的最后一列，即train.ix[：，-1]，您可以执行以下操作：

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

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这个代码对我有用。

您能粘贴完整的代码吗？您在哪里定义chi2？列车/测试数据的格式是什么？