在Python中確定主控因子是一個關鍵任務，因為這有助于我們在數據分析和機器學習過程中加快模型構建的速度。主控因子是影響模型結果的最重要因素。

# 以下是一些Python代碼確定主控因子的示例
# 導入必要的Python庫
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
# 加載數據
dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1] #輸入列表
y = dataset.iloc[:, -1] #標簽列表
# 特征選擇——基于統計分析的特征選擇（chi2）
best_features = SelectKBest(score_func=chi2, k=3)
fit = best_features.fit(X, y)
# 選擇最好的n個特征
n_features = fit.transform(X)
print(n_features)

上面的代碼使用基于卡方檢驗的統計學方法SelectKBest來確定主控因子。我們首先導入必要的庫，加載數據集，然后將數據集拆分為輸入列表和標簽列表。 然后使用chi2分數函數計算卡方函數的分數，并使用SelectKBest函數從特征中選擇得分最高的前k個特征。

我們可以使用其他各種統計學方法，如ANOVA等來確定主控因子。 但是，在一切開始之前，我們必須確保每個特征都在合理的范圍內，并且不包含任何缺失值或噪音數據。否則，將導致不準確的結果。