我想使用卡方检验从文档中提取关键术语，因此我尝试了以下方法：

from sklearn.feature_extraction.text  import CountVectorizerfrom sklearn.feature_selection import  SelectKBest, chi2Texts=["should schools have uniform","schools discipline","legalize marriage","marriage culture"]vectorizer = TfidfVectorizer()term_doc=vectorizer.fit_transform(Texts)ch2 = SelectKBest(chi2, "all")X_train = ch2.fit_transform(term_doc)print (ch2.scores_)vectorizer.get_feature_names()

然而，我没有标签，当我运行上述代码时，我得到了以下错误：

TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'y'

有没有什么方法可以在没有标签的情况下使用卡方检验来提取最重要的词语？

回答：

卡方统计量用于测试两个变量之间的依赖性。因此，它不适合用于无监督（没有标签）问题中的特征选择。

根据你去除特征的目标，你可以对你的TfidfVectorizer进行一些特征预处理。你可以设置阈值来丢弃非常常见或非常罕见的词。例如，将你的vectorizer定义为：

TfidfVectorizer(min_df=0.01, max_df=0.9)

将删除在少于1%的文档中出现或在90%以上的文档中出现的词语。

如果你的目标是通过去除不重要的特征来显著降低问题维度以便进行后续分析，你可能还会发现降维技术如TruncatedSVD很有用。