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、mutua
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(columns=['targe...
mi = mutual_info_score(X, Y) 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...
我们使用SelectKBest函数和mutual_info_regression作为评价指标,选择了与目标变量最相关的两个特征。最后,我们输出了选择的特征的索引和数据。 总结 通过计算两个连续变量之间的互信息,我们可以衡量它们之间的相互依赖性。互信息在特征选择、聚类分析和降维等任务中都有重要的应用。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中...
self.selected_features=[]deffit(self,X,y):self.mi=mutual_info_regression(X,y)self.selected_features=self._mrmr(X,y)def_mrmr(self,X,y):features=X.columns.tolist()selected=[]# 选择第一个特征first_feature_idx=np.argmax(self.mi)selected.append(features[first_feature_idx])features.remove(...
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...
mi = mutual_info_regression(X, Y) print("互信息值:", mi) ``` **4.代码实现及解释** 在上面的示例中,我们使用了scipy库中的mutual_info_regression函数来计算两个数值变量之间的互信息值。这个函数接受两个输入参数,分别是自变量X和因变量Y。函数会根据输入的变量计算它们之间的互信息值,并输出结果。
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_...
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...
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,对另一个不确定度减少的程度。 sklearn过滤法特征选择-示例 在sklearn中,可以使用chi2这个类来做卡方检验得到所有特征的卡方值与显著性水平P临界值,我们可以给定卡方值阈值, 选择卡方值较大的部分特征。代码如下...