jmi特征选择python3代码

以下是使用Python 3实现的JMI特征选择算法的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif

def jmi(X, y, k):
    """JMI特征选择算法"""
    n_features = X.shape[1]
    selected_features = set()  # 已选择的特征
    scores = np.zeros(n_features)  # 特征得分
    for _ in range(k):
        remaining_features = list(set(range(n_features)) - selected_features)
        mi_scores = mutual_info_classif(X[:, remaining_features], y)
        for i, f in enumerate(remaining_features):
            scores[f] += mi_scores[i]
        selected_feature = np.argmax(scores)
        selected_features.add(selected_feature)
    return np.array(list(selected_features))

代码中，`X`是样本特征矩阵，`y`是样本标签，`k`是要选择的特征数。`mutual_info_classif`函数用于计算两个变量之间的互信息（这里用于计算特征与标签之间的互信息），`set`用于表示已选择的特征。算法迭代`k`次，每次迭代选择一个得分最高的特征加入到已选择的特征集合中，最终返回被选择的特征的索引。