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'
result_df = pd.DataFrame({'k': x, 'r2_score_test_data': f_regression_list, 'selected_features': selected_features_list}) return result_df 评估f_regression特征在R2上的得分 evaluate_features(X, y, f_regression) 2、mutual_info_regression 使用互信息回归(mutual_info_regression)进行特征选择时,...
importpandasaspd# 导入数据处理库importnumpyasnp# 导入数值计算库fromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_regression# 导入计算互信息的工具importmatplotlib.pyplotasplt# 导入可视化工具# 读取CSV文件data=pd.read_csv('your_data_file.csv')# 请将'your_data_file.csv'替换为你的文件名print(data.head()...
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_...
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)
y=np.array([1,2,3,4,5])# 特征选择selector=SelectKBest(mutual_info_regression,k=2)X_new=selector.fit_transform(X,y)# 选择的特征selected_features=selector.get_support(indices=True)print("选择的特征:",selected_features)print("选择的特征数据:",X_new) ...
对于连续变量,可以使用mutual_info_regression函数来计算互信息。 说明如何解读互信息的计算结果 互信息的计算结果是一个非负浮点数,表示两个变量之间的依赖程度。如果两个变量是独立的,互信息值为0;如果它们完全相关,互信息值将达到最大值。在实际应用中,互信息值越大,表示两个变量之间的相关性越强。这有助于在...
最后，是互信息法。此法计算特征与标签之间的互信息量，该量值越大，表示两者越相关。互信息为0时，说明特征与标签完全独立。互信息法适用于连续型标签（使用mutual_info_regression）和离散型标签（使用mutual_info_classif），能够反映特征与标签的关联程度。综上所述，通过方差过滤、卡方检验与互信息法...
shape[0], :FEATURE_NUM] # 特征数据 # 选择前10个特征 sk = SelectKBest(mutual_info_regression, k=10) # 创建SelectKBest对象,使用互信息回归作为评估指标,选择前10个特征 selected_features = sk.fit_transform(traindata, target) # 对特征数据和目标变量进行拟合,选择最相关的特征 set1 = sk.get_...
# 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。