本文将详细介绍互信息法的概念、计算方法及其应用。 一、互信息概念 互信息(MI)是信息论中的一个概念,用于度量两个随机变量之间的相关性。在互信息的计算中,我们可以将两个随机变量分别看作是两个事件空间的随机变量。给定两个离散型随机变量X和Y,它们的互信息定义为: MI(X, Y) = ΣΣ P(x, y)log(P(...
互信息越大,表示两个变量之间的相关性越强。 在特征选择中,mi互信息法可以用于评估特征与目标变量之间的相关性。通常情况下,我们希望选择与目标变量相关性较高的特征,以提高模型的性能。mi互信息法可以通过计算每个特征与目标变量之间的互信息值,来选择最具有信息量的特征。 在文本分类中,mi互信息法可以用于选择最...
互信息法(mutual_info_regression)是一种基于信息论的特征选择方法,它可以度量两个随机变量之间的关联程度。对于回归问题,我们可以使用互信息(mutual information)来评估特征与目标变量之间的依赖性,在此基础上选择出对回归任务最有用的特征。 二、原理 互信息(mutual information)是一种衡量两个随机变量之间相互依赖...
2. 计算互信息 利用sklearn.feature_selection模块中的mutual_info_classif函数计算每个特征与目标变量之间的互信息。 fromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_classif# 计算互信息mi_scores=mutual_info_classif(X_train,y_train,random_state=42)# 创建一个DataFrame查看特征与互信息的关系mi_scores_df=pd....
互信息法(Mutual Information)是一种用于衡量随机变量之间相互依赖程度的统计量。这在机器学习和特征选择中相当重要。本文将指导你如何在Python中实现互信息法。 流程概述 下面是实现互信息法的基本步骤: 接下来,我们将详细展开每个步骤。 步骤1:导入必要的库 ...
特征选择-Filter过滤法后续(相关,互信息法) 3.1.2 相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了。我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的 特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪...
互信息法则是相空间重构中常用的方法之一,它利用互信息的度量来判断数据之间的依赖关系,从而帮助我们在进行相空间重构时选择合适的参数。 本文将重点介绍相空间重构和互信息法的原理以及它们在实际应用中的意义。我们将首先介绍相空间重构的基本概念和意义,包括什么是相空间重构以及它的应用领域。然后,我们将详细解释互...
几种特征选择的方法汇总:RFE,卡方检验,方差分析,互信息法,以及两种嵌入的方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
互信息法:建议作为分类问题的分类变量的筛选方法 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的,为了处理定量数据,最大信息系数法被提出,互信息计算公式如下: fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold,SelectKBest,chi2fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandas as pdfromsklearn.feature_selecti...
相关系数法、卡方检验法和互信息法是进行特征选择时常用的几种过滤式方法。 下文从原理角度对几种方法做出归纳和解释。编辑于 2018-08-20 16:07 内容所属专栏 Road to Data Science 一个小白的数据科学学习札记。 订阅专栏 机器学习 特征工程 统计学