mic相关性分析python代码

下面是一个使用Python进行MIC（最大信息系数）相关性分析的示例代码：

import pandas as pd
import minepy

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算MIC
mic = minepy.MINE(alpha=0.6, c=15)
mic_scores = []
for column in data.columns:
    mic_score = mic.compute_score(data[column], data['target'])
    mic_scores.append(mic_score)

# 打印结果
result = pd.DataFrame({'feature': data.columns, 'MIC': mic_scores})
print(result.sort_values('MIC', ascending=False))

代码中使用了`pandas`和`minepy`库，需要先安装这两个库。其中`data.csv`是需要分析的数据文件，`target`是目标变量列名。MIC的计算使用了`minepy.MINE`类，可以通过`alpha`和`c`参数调整MIC的敏感度。最终结果会按照MIC的大小排序并输出。