独立性权系数法可以用于特征选择，即从给定的数据集中选择最具有代表性的特征。在实际应用中，可以使用独立性权系数法来计算每个特征的权重，然后选择权重较高的特征作为模型的输入变量。这样可以减少特征数量，提高模型的精度和效率。独立性权系数法还可 以用于探索数据集中各个变量之间的关系，从而帮助我们更好地理解数据。

    数据说明：

    以下是多种常用的生成变量方法：

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