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...
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 sklearn.feature_selection import mutual_info_classif from sklearn.datasets import load_iris 加载数据集 data = load_iris() X = data.data y = data.target 计算每个特征与目标之间的互信息 mi =...
# 计算信息增益 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...
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...
计算互信息:通过mutual_info_classif()函数计算特征与目标变量的互信息。 展示结果:最后,我们将互信息值存储在一个DataFrame中,并按互信息值排序。 旅行图示例 在特征选择的过程中,我们可以想象自己通过不同的特征进行“旅行”,寻找最相关的特征。以下是一个旅行图示例,用于展示特征选择的过程。
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...
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 ...
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】 ...
这里我们引入mutual_info_classif函数来计算每个特征与目标变量之间的互信息值。 mi=mutual_info_classif(X,y)# 计算互信息 1. 6. 选择高互信息特征 通过设置一个阈值,我们可以选择互信息值高于该阈值的特征。 threshold=0.1# 设置互信息阈值selected_features=X.columns[mi>threshold]# 选择互信息高的特征print(...