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...
处理完数据后,导入互信息包 from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression 将数据分为标签与参数 Y_data = T_data.iloc[:,0] X_data = T_data.iloc[:,1:] X_data = np.array(X_data) Y_data = np.array(Y_data) 使用互信息法 mi_scores = mutual_info_regression(X_data, Y_...
mutual_info_classif---互信息,互信息方法可以捕捉任何一种统计依赖,但是作为非参数方法,需要更多的样本进行准确的估计 回归:f_regression---相关系数,计算每个变量与目标变量的相关系数,然后计算出F值和P值 mutual_info_regression---互信息,互信息度量 X 和 Y 共享的信息:它度量知道这两个变量其中一个,对另一...
计算互信息 mi = mutual_info_regression(X, y) 创建一个DataFrame来展示结果 mi_df = pd.DataFrame({'Feature': X.columns, 'Mutual Information': mi}) 按互信息排序 mi_df = mi_df.sort_values('Mutual Information', ascending=False) print(mi_df) 六、相关性分析的应用 相关性分析在实际应用中有...
# 计算互信息mi=mutual_info_regression(X,y)print(f"互信息值:{mi[0]}") 1. 2. 3. 5. 信息分解示例 在多变量分析中,我们可以使用信息分解来展示变量间的关系。以一个实际的例子为例,考虑三个变量:X1、X2、Y。我们计算这些变量的信息量。
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...
Select K-Best(f_regression 和 mutual_info_regression) 递归特征消除(RFE) 顺序前向/后向特征选择 数据集 我们将从汽车数据集开始,该数据集包含七个特征,并将“mpg”(每加仑行驶英里数)列设置为我们的目标变量。 import pandas as pd pd.set_option('display.max_colwidth', None) # Show full content of...
回归实现方式(连续型标签,互信息回归feature_selection.mutual_info_regression) 分类实现方式(离散型标签,互信息分类feature_selection.mutual_info_classif) from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif ...
from sklearn.feature_selectionimportmutual_info_regression,SelectKBest from sklearn.clusterimportKMeans from sklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,KFold from sklearn.model_selectionimportGridSearchCV,RepeatedKFold ...
我们将创建一个名为mRMR的类来实现这一特征选择方法。以下是类的实现代码: importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_regressionclassmRMR:def__init__(self,n_features):self.n_features=n_features self.selected_features=[]deffit(self,X,y):self.mi=mutual_info_regressio...