sffs算法使用互信息做评价指标mrmr做评价函数 pythonpytorch完整代码和每行详细注释

以下是使用Python和PyTorch实现SFFS算法的完整代码和详细注释：

import numpy as np
import torch
from sklearn.metrics import mutual_info_score

# 计算特征与目标变量之间的互信息
def calc_mi(X, y):
    n_samples, n_features = X.shape
    mi = []
    for i in range(n_features):
        mi.append(mutual_info_score(X[:, i], y))
    return mi

# 计算MRMR特征排序
def calc_mrmr(X, y, k):
    n_samples, n_features = X.shape
    S = []  # 已选择的特征集合
    F = list(range(n_features))  # 未选择的特征集合
    mi = calc_mi(X, y)  # 计算互信息
    S.append(np.argmax(mi))  # 选择互信息最大的特征作为第一个特征
    F.remove(S[0])  # 在未选择的特征集合中删除已选择的特征
    for i in range(1, k):  # 选择k个特征
        mif = []
        for j in F:
            # 计算最大相关性和最小冗余性
            mif.append(mutual_info_score(X[:, j], y) - np.mean([mutual_info_score(X[:, j], X[:, f]) for f in S]))
        S.append(F[np.argmax(mif)])  # 选择最大相关性和最小冗余性的特征加入已选择的特征集合
        F.remove(S[-1])  # 在未选择的特征集合中删除已选择的特征
    return S

# SFFS算法
def sffs(X, y, estimator, k):
    n_samples, n_features = X.shape
    S = []  # 已选择的特征集合
    F = list(range(n_features))  # 未选择的特征集合
    # 首先使用MRMR方法计算特征的初始排序
    mrmr_order = calc_mrmr(X, y, k)
    for i in range(k):  # 选择k个特征
        mi = calc_mi(X[:, S + F], y)  # 计算互信息
        j = np.argmax(mi)  # 选择互信息最大的特征
        S.append(F[j])  # 将选择的特征加入已选择的特征集合
        F.pop(j)  # 在未选择的特征集合中删除已选择的特征
    while True:
        best_score = 0  # 最佳分数
        best_feature = None  # 最佳特征
        for j in F:  # 遍历未选择的特征集合
            score = estimator(X[:, S + [j]], y)  # 使用评价函数评估模型性能
            if score > best_score:  # 如果分数更好
                best_score = score  # 更新最佳分数
                best_feature = j  # 更新最佳特征
        if best_feature is None:  # 如果无法找到更好的特征
            break  # 结束搜索
        S.append(best_feature)  # 将最佳特征加入已选择的特征集合
        F.remove(best_feature)  # 在未选择的特征集合中删除已选择的特征
        while True:
            best_score = 0  # 最佳分数
            worst_feature = None  # 最差特征
            for j in S:  # 遍历已选择的特征集合
                score = estimator(X[:, [f for f in S if f != j] + F], y)  # 使用评价函数评估模型性能
                if score > best_score:  # 如果分数更好
                    best_score = score  # 更新最佳分数
                    worst_feature = j  # 更新最差特征
            if worst_feature is None:  # 如果无法找到更差的特征
                break  # 结束搜索
            S.remove(worst_feature)  # 在已选择的特征集合中删除最差特征
            F.append(worst_feature)  # 将最差特征加入未选择的特征集合
    return S

# 示例用法
# 假设X是一个n_samples x n_features的矩阵，y是一个长度为n_samples的向量
# 假设estimator是一个用于评估模型性能的函数，它以X和y为输入，并返回一个分数
# 例如，可以使用交叉验证来评估模型性能

# 使用SFFS算法选择10个特征
selected_features = sffs(X, y, estimator, k=10)

在这个代码中，`calc_mi`函数用于计算特征与目标变量之间的互信息，`calc_mrmr`函数用于计算MRMR特征排序。`sffs`函数是SFFS算法的主要实现，它使用给定的评价函数（`estimator`）和特征数（`k`）来逐步选择特征。具体来说，它首先使用MRMR方法计算特征的初始排序，然后逐步增加特征集合，直到达到指定的特征数。接着，它使用评价函数评估每个未选择的特征，并选择分数最高的特征加入特征集合。然后，它使用评价函数评估每个已选择的特征，并选择分数最低的特征从特征集合中删除。这个过程会一直进行，直到无法找到更好的特征集合为止。