机器学习实体候选评分

以下是一个使用Python实现的示例代码，用于计算机器学习实体候选评分：

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设你已经有了一个包含特征向量的数据集 X 和对应的目标变量 y

# 使用最大-最小缩放将特征向量归一化
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用卡方检验选择K个最佳特征
k_best_features = 10  # 选择的最佳特征数量
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=k_best_features)
X_new = selector.fit_transform(X_scaled, y)

# 获取特征评分
scores = selector.scores_

# 打印每个特征的评分
for feature, score in zip(features, scores):
    print(f"Feature: {feature}, Score: {score}")

请注意，此示例使用了sklearn库中的SelectKBest类来选择K个最佳特征，并使用卡方检验作为评分函数。在实际应用中，你可能需要根据你的数据集和任务选择适当的特征选择方法和评分函数。此外，你还需要将代码中的X替换为你的特征向量数据集，y替换为对应的目标变量数据集，以及features替换为你的特征名称列表。