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,...
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...
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...
X=data.drop('target_variable',axis=1)# 将目标变量剔除,X是特征数据y=data['target_variable']# 目标变量数据# 计算互信息mi=mutual_info_regression(X,y)# 计算每个特征与目标变量之间的互信息mi_series=pd.Series(mi,index=X.columns)# 转换为Series,以便于处理mi_series=mi_series.sort_values(ascending...
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...
from sklearn.feature_selectionimportmutual_info_regression,SelectKBest from sklearn.clusterimportKMeans from sklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,KFold from sklearn.model_selectionimportGridSearchCV,RepeatedKFold ...
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...
fromsklearn.feature_selection import mutual_info_regressionscore=mutual_info_regression(X,y,discrete_features=False,random_state=0)... 1. 2. 除此之外,我们还可以选用Spearman相关系数: from scipy.stats import spearmanr score=[]forn in range(10): score.append(np.abs(spearmanr(X[:,n],y)[0]...