importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_classif# 加载数据data=load_iris()X=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)y=data.target# 计算目标与特征的互信息mi=mutual_info_classif(X,y)mi_scores=pd.Series(mi,index=X.colu...
importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_classifimportnumpyasnp# 步骤1:收集数据data=load_iris()X=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)y=pd.Series(data.target)# 步骤2:预处理数据(此处省略数据清洗的过程)# 步骤3:计算相关性与冗余def...
mrmr_classif, for feature selection when the target variable is categorical (binary or multiclass). mrmr_regression, for feature selection when the target variable is numeric. Let's see some examples. 1. Pandas example You have a Pandas DataFrame (X) and a Series which is your target variabl...
import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_correlations def mrmr(X, y, k): """ 实现MRMR算法,从特征集X中选择k个特征。 参数: X -- 特征矩阵,形状为(n_samples, n_features) y -- 目标变量 k -- 要选择的...
Lee, Intelligent churn prediction in telecom: em- ploying mrmr feature selection and rotboost based ensemble classifica- tion., Applied Intelligence 39 (3) (2013) 659-672.A. Idris, A. Khan, Y. S. Lee, Intelligent churn prediction in tele- com: Employing mRMR feature selection and Rot...
Lee, Intelligent churn prediction in telecom: em- ploying mrmr feature selection and rotboost based ensemble classifica- tion., Applied Intelligence 39 (3) (2013) 659-672.Idris A, Khan A, Lee Y S. Intelligent churn prediction in telecom: Employing mRMR feature selection and rotboost based ...
互信息法是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性和非线性关系)的过滤方法。和F检验相似,它既可以做回归也可以做分类,并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif(互信息分类)和feature_selection.mutual_info_regression(互信息回归)。
除了卡方检验,我们还可以使用F检验和t检验,它们都是使用假设检验的方法,只是使用的统计分布不是卡方分布,而是F分布和t分布而已。在sklearn中,有F检验的函数f_classif和f_regression,分别在分类和回归特征选择时使用 2.4 互信息法 互信息法,即从信息熵的角度分析各个特征和输出值之间的关系评分。互信息值越大,说明...
feature_selection.f_classif用于分类问题,feature_selection.f_regression用于回归问题。 和卡方检测相同,这两个类需要与SelectKBest连用。和卡方过滤一样,我们希望选取p值小于0.05或0.01的特征,这些特征与标签时显著线性相关的。 注意:F检测在数据服从正态分布时效果非常稳定,可以先将数据转换成正态分布的形式。