我正在对100多个类进行文本分类。首先，我想使用过滤器方法（互信息或chi2）进行特征选择。
我计划使用sklearn.feature_selection.SelectPercentile，但现在我想知道：根据文章A Pitfall and Solution in Multi-Class Feature Selection for Text Classification，如果我的某些功能对某些班级具有较强的预测能力，但得分较低，则这种方法的效果应不佳在其他类别中的chi2 / MI值。
我该如何实现一个程序，让每个班级轮流为该班级选择最相关的功能？已经在Python中以某种方式实现了吗？