如何在机器学习中使用卡方检验对两个分类变量进行分析？

卡方检验是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在相关性。它可以帮助我们确定两个变量之间的关系，例如性别和偏好、产品类别和购买行为等。在机器学习中，卡方检验被广泛应用于特征选择、特征工程和数据预处理等领域。本文将详细介绍如何使用卡方检验来分析两个分类变量之间的关系，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和数据。假设我们有一个名为data的数据集，其中包含两个分类变量X和Y。

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 假设我们有一个数据集 data，其中包含两个分类变量 X 和 Y
data = np.array([[