关于 sklearn.feature_selection 中 chi2 的问题

Question

我想在 python 中对我的数据集中的一些分类特征进行卡方检验，以去除一些高度相关的特征。我注意到有

sklearn.feature_selection.chi2

函数可用于在特征

X

和目标

y

之间执行卡方检验以进行特征选择。

我可以使用这个函数来比较特征对吗（在这种情况下，

X

和

y

都是特征），而不是在特征和目标之间进行比较（我已经这样做了） ？换句话说，这个函数是专门用于将特征与目标进行比较，还是可以用于测试特征对的普通卡方检验？

编辑：所有特征都是binary（one-hot编码的结果）。

编辑#2：也许我应该使用

scipy.stats.chi2_contingency

？