类型特征选择--互信息分析

最新推荐文章于 2025-05-12 11:24:56 发布
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我们可以通过前面的文章发现无论是皮尔森系数，还是斯皮尔曼等级相关都是计算的是数值特征的相关性。一旦遇上类型特征，这些特征本身的数值是没有意义的，那么就无法采用之前的方法计算相关性。要用互信息计算

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机器学习特征筛选：互信息法（mutual information）
data+scenario+science+insight
08-28 7823
机器学习特征筛选：互信息法（mutual information） 互信息法多为分类问题的分类变量的筛选方法 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的，为了处理定量数据，最大信息系数法被提出，互信息计算公式如下： # mutual information # 互信息法 # 自己手写理论公式实现功能 # np.where(condition, x, y) # 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 # numpy.intersect1d(ar1, ar2.
互信息（Mutual Information）
weixin_30311605的博客
10-27 6557
　　本文根据以下参考资料进行整理： 　　1.维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 　　2.新浪博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html 　　在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Informatio...
特征选择之互信息
码农之道
07-04 7350
对于事件A和事件B同时出现的，一种信息论的描述方法就是互信息，计算方式如下 其意义：由于事件A发生与事件B发生相关联而提供的信息量。     在处理分类问题提取特征的时候就可以用互信息来衡量某个特征和特定类别的相关性，如果信息量越大，那么特征和这个类别的相关性越大。反之也是成立的。     以搜狗实验室的语料为例。选取金融，IT产品，体育，娱乐，股票这五个类别，通过互信息
通过互信息进行特征选择
11-22
综述性论文，如何使用互信息来进行特征选择。特征工程是机器学习最重要的领域之一，本文深入浅出介绍了特征选择的一个方向。
使用互信息进行特征选择
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sir_TI的博客
06-27 1万+
特征提取 1.TF-IDF学习 之前已经总结过TF-IDF相关的内容了。这里就不再重复编写了，需要的话请参看：https://blog.youkuaiyun.com/sir_TI/article/details/88135434。本质内容就是一个公式的问题。 然后现在主要总结的就是关于TF-IDF相关的代码分析。先总结出特征提取的流程，然后将相关的内容以代码的形式体现出来。 具体请参见我的github 2.互...
互信息特征选择_；特征选择_互信息_特征选择_
09-30
"互信息"（Mutual Information, MI）是一种衡量两个随机变量之间依赖程度的非对称度量，常被用于特征选择。 互信息的定义是两个随机变量X和Y的联合熵与它们的边缘熵之差，即\( I(X;Y) = H(X) - H(X|Y) \)。如果X和Y...
特征选择——互信息量
程序猿进阶
04-15 1336
上一期介绍了决策树模型的生成算法，因个人原因，有关决策树的剪枝算法放在下一期文章。本期介绍分类问题中一个常用的指标——互信息。在之前参加的某数据比赛中，由于对数据背后的业务不太了解，所以特征工程环节大多采取了“暴力”提取的方式，最终特征过多直接导致模型存在过拟合问题。所以赛后总结在做特征工程时就应该考虑特征的取舍问题，主要通过特征与因变量Y之间的相关性分析做出判断。衡量单变量的相关性指标有很多，比如Pearson相关系数、Pearson卡方检验、Fisher得分、互信息等。
matlab 特征选择 - 副本 (2).rar
06-19
- **处理离散和连续特征**：不同的特征类型可能需要不同的评价指标，例如对于离散特征，可以使用互信息，而对于连续特征，相关性或信息增益可能更合适。 - **运行时间**：由于mRMR涉及大量的计算，尤其是当特征数量...
论文研究-新的结合互信息和粗糙集的特征选择.pdf
09-11
介绍了复杂网络自相似性的基本概念，阐述了自相似指数及其计算方法盒覆盖算法的基本原理和方法，并对四种不同类型的人类生物网络进行了实证分析。结果表明，无论是否考虑流通代谢物和小分子代谢物，新陈代谢网络都是...
利用互信息法进行特征选择
环湖数据科学知识共享平台
09-16 1313
各位朋友大家好，今天给大家讲讲互信息。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer as LBC cancer = LBC() X = cancer['data'] y = cancer['target'] #计算MI score from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif as MIC mi_score = MIC(X,y) print(mi_sco
互信息特征选择python_基于互信息的特征选择算法MATLAB实现 – OmegaXYZ
weixin_33622128的博客
02-22 2046
在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息(Mutual Information，简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual de...
机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？
笑不语的博客
10-28 1944
本文旨在介绍互信息特征选择的方法和应用。首先，我们将详细解释互信息的概念和计算方法，并阐述特征选择的步骤和原理。然后，我们将展示使用互信息特征选择在实际数据集上挑选出的最佳特征。接下来，我们将对每个最佳特征进行分析和解释，探讨其对目标变量的重要性。随后，我们将使用挑选出的最佳特征训练机器学习模型，并评估模型的性能。最后，我们将总结互信息特征选择的效果和对研究问题的贡献。
特征选择
吕爽
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互信息（Mutual Information）详解
DuHz的博客
02-27 1660
互信息是一个信息论中的概念，它度量了两个随机变量XXX和YYY之间的共享信息量。换句话说，互信息衡量了通过知道一个变量的信息能减少另一个变量的不确定性。对于两个完全独立的变量，互信息为零；而对于完全相关的变量，互信息达到最大。
特征选择之互信息MI
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05-12 1141
在特征选择中，相关系数常用于衡量变量间的线性关系，但对非线性关系效果有限。互信息（MI）能够捕捉离散、连续变量之间的非线性关联，能够量化变量间的信息共享，适用于特征选择、聚类评估等场景。本文首先回顾了相关系数的应用场景（如皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔），随后深入探讨了互信息的本质及其计算公式。最后通过Python代码展示了如何使用sklearn和scipy实现互信息计算，并可视化结果，帮助读者更好地理解互信息MI理论及其应用。
互信息法的原理详解
weixin_43837522的博客
01-12 2722
尽管f_regression巧妙的构建了一个F统计量，并借此成功的借助假设检验来判断变量之间是否存在线性相关关系，但f_regression仍然存在较大局限，首当其冲当然是f_regression只能挖掘线性相关关系，也就是两个变量的同步变化关系，但除了线性关联关系外，变量之间存在其他类别的“关联关系”也是有助于模型建模，而其他类型的关系，无法被f_regression识别；不难发现，参数方法是借助样本估计总体，然后根据总体进行推断的过程，而非参数方法则无需总体信息即可计算。接下来我们就进一步介绍可以。
互信息法概念
qhqlnannan的专栏
08-10 1659
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信息熵+互信息(信息增益)
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当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时，所对应的熵与条件熵分别称为经验熵(empirical entropy)和经验条件熵(empirical conditional entropy).因为中国队进入世界杯的不确定性因素很大，而这句话消除了进入世界杯的不确定性，所以按照定义，这句话的信息量很大。给出熵和条件熵的定义。而言，信息增益依赖于特征，不同的特征往往具有不同的信息增益，信息增益大的特征具有更强的分类能力，,计算其每个特征的信息增益，并比较它们的大小，选择信息增益最大的特征。
互信息是怎么互的？
mashutian的博客
01-31 605
熵又称为自信息（self- information），用来衡量随机变量的不确定性，假设一个随机变量X代表赌场里轮盘上的数字，一个随机变量Y代表6面骰子的数字，X的熵大于Y的熵，因为Y只有1-6数字可以选择，X上有0，00，以及1-36号数字可以选择！点互信息的应用非常广泛，在自然语言处理的任务里也大展手脚，比如，计算两个单词的相关性，假设p1是单词1的出现概率，p2是单词2的出现概率，p(1,2)是单词1和单词2的同时出现的概率，然后PMI(单词1，单词2)就是两者的相关性了，值越大越相关；
FSLib_v7.0.1：Matlab特征选择算法库2020-2版介绍
- 这类方法基于特征的统计度量，如相关系数、卡方检验、互信息、方差分析等，来评估特征和目标变量之间的关系，而不考虑模型。 - **包裹式特征选择（Wrapper Methods）**: - 包裹式方法将特征选择看作是一个搜索...
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