在R中使用Fselector进行卡方特征选择

我是R的初学者，我有一个包含二进制值的

数据帧。在我的数据框中，前6000列是我要从中选择特征的属性，最后10列（也是二进制的）是我需要用来训练数据的类。
我已经了解到，我可以使用
Fselector
包计算每个属性的卡方值，然后对它们进行排序并选择我的特征。我在
Fselector
软件包中找到了这个示例：

# Use HouseVotes84 data from  mlbench package
library(mlbench)# For data
library(FSelector)#For method
data(HouseVotes84)


#Calculate the chi square statistics 
weights<- chi.squared(Class~., HouseVotes84)


# Print the results 
print(weights)


# Select top five variables
subset<- cutoff.k(weights, 5)


# Print the final formula that can be used in classification
f<- as.simple.formula(subset, "Class")
print(f)

你的数据是什么？你们有一个列
Class
？我并没有一个列类，但我尝试用我的数据中属于我的类的列替换“Class”，比如权重请显示你们的数据：
dput（mydata）
或
dput（head（mydata））
，并显示你们在数据上使用的代码。我在我的问题中添加了它作为更新。它有效吗？你附加了数据集了吗<代码>附加（mydata）

其中

mydata

是数据框的名称。

   structure(list(rigid = c(0, 0, 0), sobaaox = c(0, 0, 0), intermittententsharpleft = c(0, 
0, 0), pnuemondayia = c(0, 0, 0), medport = c(0, 0, 0), assharp = c(0, 
0, 0), ambult = c(0, 0, 0), cmpliant = c(0, 0, 0), anlk = c(0, 
0, 0), scoliosi = c(0, 0, 0), espec = c(0, 0, 0), `290` = c(0L, 
0L, 0L), `320` = c(0L, 0L, 0L), `390` = c(1L, 0L, 0L), `460` = c(0L, 
0L, 0L), `520` = c(0L, 1L, 0L), `580` = c(0L, 0L, 0L), `710` = c(0L, 
0L, 0L), `780` = c(0L, 0L, 1L), `800` = c(0L, 0L, 0L), `100001` = c(0L, 
0L, 0L)), .Names = c("rigid", "sobaaox", "intermittententsharpleft", 
"pnuemondayia", "medport", "assharp", "ambult", "cmpliant", "anlk", 
"scoliosi", "espec", "290", "320", "390", "460", "520", "580", 
"710", "780", "800", "100001"), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")