卡方檢驗用於特徵選擇
卡方檢驗是特徵選擇中常用的演算法之一。
（1） 卡方分佈(chi-square distribution)：
定義：若k個獨立的隨機變數z1,z2,…,zk,並且符合標準正太分佈N(0，1), 則這k個隨機變數的平方和 為服從自由度為k的卡方分佈，記為：x~x2(k)
卡方分佈的期望：E(x2)=n, 方差：D(x2)=2n, n為分佈的自由度
（2） 卡方檢驗
思想：根據樣本資料推斷總體的分佈於期望分佈是否有顯著性差異
X2計算公式：x2=sum{(A-T)2/T}
其中 A為實際值，T為理論值
X2包含的資訊：1.實際值與理論值偏差的絕對大小；2.差異程度與理論值得相對大小
（3）卡方檢驗做特徵選擇
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