python pymrmr

pymrmr是一个基于最大相关最小冗余（mRMR）算法的Python库，用于特征选择。您可以按照以下步骤使用pymrmr库：

1. 首先，您需要设置清华镜像-i作为pip的源，以便更快地下载安装包。您可以使用以下命令设置清华镜像-i：`pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`

2. 然后，您可以使用pip安装pymrmr库和其他依赖项。您可以使用以下命令安装numpy、Cython和pymrmr：`pip install numpy Cython pymrmr`

3. 接下来，您可以创建一个新的Python环境并安装pymrmr库。您可以使用以下命令创建名为pymrmr的Python环境，并选择Python 3.6版本：`conda create -n pymrmr python=3.6`

4. 然后，您可以在代码中导入所需的库，包括pandas和pymrmr。您可以使用以下代码示例读取Excel数据，并使用mRMR算法选择十个特征：

import pandas as pd
import pymrmr

# 读入数据
data = pd.read_excel("080220.xlsx")

# 选取十个特征
mr = pymrmr.mRMR(data, 'MIQ', 10)
print(mr)

相关问题

python库pymrmr计算后输出的score是什么

pymrmr 是一个用于计算最小冗余最大相关性 (MRMR) 特征选择的 Python 库。在使用 pymrmr 计算 MRMR 特征选择时，输出的 score 参数表示每个特征的 MRMR 分数，该分数可以用于选择最相关和最不相关的特征。

具体来说，pymrmr 的 mrmr 模块提供了两个函数：mrmr_ensemble 和 mrmr.这两个函数都接受三个参数：特征矩阵 X、目标变量向量 y 和所需选择的特征数量 k。它们都返回两个参数：selected 和 score。

其中，selected 参数是一个列表，包含所选特征的索引。score 参数是一个数组，表示每个特征的 MRMR 分数。score 的长度等于特征数量，分数越高表示该特征越相关，越低表示该特征越不相关。

下面是一个简单的 Python 代码示例，使用 pymrmr 计算 MRMR 特征选择并输出得分：

import numpy as np
from pymrmr import mrmr_ensemble

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 计算 MRMR 特征选择
selected, score = mrmr_ensemble(X, y, k=5)

# 输出特征得分
print(score)

在这个例子中，我们生成一个 100 行 10 列的随机矩阵 X 和一个 100 元素的随机向量 y。然后，我们使用 mrmr_ensemble 函数计算 MRMR 特征选择，选择 5 个最相关的特征，并将选择的特征索引存储在 selected 列表中，将每个特征的分数存储在 score 数组中。最后，我们输出 score 数组，以显示每个特征的 MRMR 分数。

需要注意的是，pymrmr 计算 MRMR 特征选择的 score 参数与其他库或算法中的得分可能不完全相同。因此，在使用 pymrmr 进行特征选择时，应该针对具体问题选择最适合的得分方法和阈值。

mRMR python

mRMR在Python中的对应库是pymrmr。你可以在Github上找到pymrmr的代码。关于安装和使用pymrmr，请按照以下步骤操作：

1. 新建一个环境。
2. 安装pymrmr库。
3. 使用pymrmr进行相关操作。

你可以参考以下代码示例来使用pymrmr：

import pandas as pd
import pymrmr

# 读入数据
data = pd.read_excel("080220.xlsx")

# 选取十个特征
mr = pymrmr.mRMR(data, 'MIQ', 10)
print(mr)

请注意，你需要使用正确的数据文件路径来读取数据。如果你按照以上步骤进行操作，你将能够使用pymrmr库进行mRMR相关的计算和分析。