mi = mutual_info_regression(X_train[mrmr_features], y) name 'mrmr_features' is not defined
时间: 2023-12-06 07:43:14 浏览: 25
这个错误提示是因为你在这段代码中使用了变量 `mrmr_features`,但是在该变量被使用之前没有定义。你需要先定义 `mrmr_features` 变量并赋值,然后才能在该行代码中使用。具体如何定义和赋值 `mrmr_features` 取决于你的代码实现细节,你可以检查一下是否有遗漏或者误删该变量的代码。
相关问题
mi = mutual_info_regression
`mutual_info_regression` 是一个用于回归问题中计算特征之间互信息的函数,它可以用于度量特征与目标变量之间的相关性。它的实现在 `sklearn.feature_selection` 模块中。
使用 `mutual_info_regression` 可以计算每个特征与目标变量之间的互信息得分,这些得分可以用于特征选择或特征工程等任务。下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
# 加载数据集
X, y = load_boston(return_X_y=True)
# 计算特征互信息得分
mi_scores = mutual_info_regression(X, y)
# 输出每个特征的得分
for i in range(len(mi_scores)):
print('Feature %d: %.4f' % (i, mi_scores[i]))
```
在上述代码中,我们使用波士顿房价数据集作为示例数据,首先使用 `load_boston` 函数加载数据集。然后使用 `mutual_info_regression` 函数计算每个特征与目标变量之间的互信息得分,并将得分输出到控制台。
需要注意的是,在使用 `mutual_info_regression` 函数计算特征互信息得分时,输入的特征应该是连续的数值型变量,它不适用于分类变量或离散型变量。此外,该函数还有一些参数可以调整,例如使用不同的策略来处理连续变量、指定随机状态等。
mutual_info_regression和mutual_info_classif
`mutual_info_regression` 和 `mutual_info_classif` 是 scikit-learn 库中用于特征选择的函数,它们都可以计算特征与目标变量之间的互信息(mutual information),并根据互信息的大小对特征进行排序,以便选择重要的特征用于建模。
`mutual_info_regression` 用于回归问题,计算连续型特征与连续型目标变量之间的互信息,适用于特征和目标变量都是数值型的情况。它的返回值是一个一维数组,表示每个特征的互信息得分,得分越高表示该特征与目标变量之间的关系越密切。
`mutual_info_classif` 用于分类问题,计算离散型特征与离散型目标变量之间的互信息,适用于特征和目标变量都是分类变量的情况。它的返回值也是一个一维数组,表示每个特征的互信息得分,得分越高表示该特征与目标变量之间的关系越密切。
这两个函数都可以用于特征选择和降维,具体用法可以参考 scikit-learn 官方文档。