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...
T_data['Weather'] = label_encoder.fit_transform(T_data['Weather']) 编码完成后,对其他列的空值进行线性插值填充。 T_data.iloc[:,:-1].interpolate(method='linear', axis=1, inplace=True) 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...
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...
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...
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...
3. 使用Python的sklearn库中的mutual_info_classif或mutual_info_regression函数计算互信息 根据目标变量的类型(离散或连续),我们需要选择适当的函数来计算互信息。对于分类问题,使用mutual_info_classif;对于回归问题,使用mutual_info_regression。 python from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif # 对...
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...
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 ...
# 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。