python 特征选择卡方_为什么pythonsklearn特征选择卡方（chi2）测试不是对称的？

sklearn特征选择包中的chi2函数返回卡方统计和p值。它应该是对称的，在这个意义上，卡方统计量是相同的，不管变量是以什么顺序给出的，但它似乎不是。在

下面是一个代码示例：import numpy as np

import pandas as pd

import sklearn.feature_selection as fs

#creating two correlated normal variables

n = 100

cov = [[1.0, 0.75],

[0.75, 1.0]]

x = np.random.multivariate_normal([0,0], cov, n)

x1 = x[:,0]

x2 = x[:,1]

#turning them into discrete values (with the pandas quantile function)

#I am using two different number of categories for the two variables,

#which makes the effect I am talking about much more pronounced

x1_q = pd.qcut(x1, q=5, labels=False)

x2_q = pd.qcut(x2, q=15, labels=False)

#need to turn one of them into a two dimensional array

#in order to use the chi2 function

x2_m = x2_q.reshape(n, 1)

chi2_1 = fs.chi2(y=x1_q, X=x2_m)

#now I reverse the order

x1_m = x1_q.reshape(n, 1)

chi2_2 = fs.chi2(y=x2_q, X = x1_m)

我的问题：

为什么chi2逯1和chi2逯2不一样？这个例子使用随机数。但作为一个例子，在我的一次跑步中，chi2_1为89.59，chi2_2为37.92。你知道我在这里遗漏了什么吗？在

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