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...
使用sklearn中SelectKBest函数进行特征选择,参数中的score_func选择:分类:chi2---卡方检验 f_classif---方差分析,计算方差分析(ANOVA)的F值 (组间均方 / 组内均方) 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...
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...
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...
除了scikit-learn外,我们还可以使用numpy库中的mutual_info函数来计算互信息。下面是使用numpy计算互信息的示例: importnumpyasnpfromsklearn.feature_selectionimportmutual_info_regression# 两组数据X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])y=np.array([1,2,3])# 计算互信息mi=mutual_info_regression(X,y)pr...
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...
Regression = f_regression, mutual_info_regression 在本例中,我们将使用 chi2(图 7)。 图7:卡方公式 [4]卡方(chi-squared,chi2)可以将非负值作为输入,因此,首先,我们在 0 到 1 之间的范围内缩放输入数据。 from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2min...
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。
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...
在上面的例子中,我们准备了一个包含3个特征的数据集X和一个目标变量y。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...