初始 相關系數過濾法調用函數
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from scipy.stats import pearsonr
SelectKBest(lambda X,Y:np.array(map(lambda x:pearsonr(x,Y),X.T)).T,k=2)
.fit_transform(X_test,y_test)

TypeError: float() argument must be a string or a number, not ‘map’
原因：
python3下的map()函數返回類型為iterators，不再是list，所以將map語句修改為:x = list(map())

修改：
SelectKBest(lambda X,Y:np.array(list(map(lambda x:pearsonr(x,Y),X.T))).T,k=2)
.fit_transform(X_test,y_test)

IndexError: index 32 is out of bounds for axis 0 with size 2
翻譯：
IndexError：索引32超出軸0的大小為2的范圍

修改：
SelectKBest(lambda X,Y:np.array(list(map(lambda x:pearsonr(x,Y),X.T))).T[0],k=2)
.fit_transform(X_test,y_test)
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