检验和平衡训练集和测试集后进行卡方检验（Python实现）

检验和平衡训练集和测试集后进行卡方检验（Python实现）

简介
在机器学习和统计分析中，卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的常用方法。在进行卡方检验之前，我们需要确保训练集和测试集的水平是平衡的，以避免引入偏差。本文将介绍如何使用Python进行训练集和测试集的平衡检验，并在平衡后进行卡方检验。

步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导入一些Python库，包括numpy用于数组操作，pandas用于数据处理，scipy用于统计分析，以及sklearn用于数据集划分。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
from sklearn.model_selecti