步骤3:使用mutual_info_classif计算特征的重要性 使用mutual_info_classif来计算每个特征与目标变量之间的互信息。 # 计算互信息mi=mutual_info_classif(X_train,y_train,random_state=42)# 计算互信息mi_scores=pd.Series(mi,index=X.columns)# 将分数转换为Series以便于查看mi_scores=mi_scores.sort_values(asc...
print(f"Mutual Information: {mi}") 这个函数接收两个参数,分别是两个离散变量的值,并返回它们之间的互信息。 应用于特征选择 在特征选择过程中,互信息可以帮助我们选择对目标变量最有影响的特征。Scikit-learn中的mutual_info_classif和mutual_info_regression函数可以直接用于分类和回归任务的特征选择。 from sklear...
1. 计算互信息 使用Scikit-learn库中的mutual_info_classif和mutual_info_regression函数,可以计算分类和回归问题中的互信息。 from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif, mutual_info_regression 假设我们有一个目标变量y y = df['target'] 计算互信息 mi_classif = mutual_info_classif(df.drop...
mi = mutual_info_classif(X, y) # 选择互信息评分最高的前10个特征 selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=10) X_selected = selector.fit_transform(X, y) 5. 单变量统计检验(Univariate Statistical Tests) from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif # 选择单变量ANOVA ...
info_gains = mutual_info_classif(X, y) # 计算 IV值(示例使用 WOE库) from woe import iv iv_values = iv(X, y) # 选择特征 selected_features = features[info_gains > 0.01] # 假设信息增益阈值为 0.01 # 打印结果 print("Selected Features based on Information Gain:", selected_features) ...
代码中的mutual_info_classif方法用于计算每个特征与目标变量之间的互信息。在选择特征的过程中,通过设置阈值,我们能够对特征进行筛选。 下面是用来展示代码执行时序的时序图: FeatureSelectorUserFeatureSelectorUser提供数据集返回互信息值请求选择特征返回重要特征 ...
在Python中计算条件互信息(Conditional Mutual Information)可以通过多种方法实现,包括使用现有的库函数和手动计算。以下是几种常见的方法: 方法一:使用Scikit-learn库 Scikit-learn提供了mutual_info_classif和mutual_info_regression函数,但这些函数主要用于计算互信息,而不是条件互信息。不过,你可以通过一些技巧来间接计算...
这是使用mutual_info_classif函数完成的。对于种族,我们通过我们的特征矩阵(第 2 行)和种族保护特征(第 3 行)。我们还告诉函数 6 个特征中哪些是离散的(第 4 行)。代码与性类似(第 5 行)。 我们可以采取的另一种方法是使用受保护的特征构建模型。也就是说,我们尝试使用 6 个模型特征来预测受保护的特征...
我们使用下面的代码计算互信息值。这是使用mutual_info_classif函数完成的。对于种族,我们通过我们的特征矩阵(第 2 行)和种族保护特征(第 3 行)。我们还告诉函数 6 个特征中哪些是离散的(第 4 行)。代码与性类似(第 5 行)。 我们可以采取的另一种方法是使用受保护的特征构建模型。也就是说,我们尝试使用 ...
mutual_info_classif(x,y) IV IV值(Information Value),在风控领域是一个重要的信息量指标,衡量了某个特征(连续型变量需要先离散化)对目标变量的影响程度。其基本思想是根据该特征所命中黑白样本的比率与总黑白样本的比率,来对比和计算其关联程度。【Github代码链接】 ...