mutual_info_regression的原理

mutual_info_regression是一种特征选择方法，用于回归问题中的特征选择。它基于信息熵原理，衡量特征与目标变量之间的相关性。

具体而言，mutual_info_regression计算每个特征与目标变量之间的互信息（mutual information），互信息表示两个变量之间的相互依赖关系。当两个变量之间的互信息越大，它们之间的相关性就越强。

在mutual_info_regression中，互信息可以通过计算特征与目标变量之间的信息增益来得到。信息增益表示在已知特征的情况下，使用目标变量来预测的不确定性的减少量。因此，特征与目标变量之间的信息增益越大，它们之间的互信息就越大，相关性就越强。

最终，mutual_info_regression将特征按照与目标变量之间的互信息大小进行排序，选择互信息较大的特征作为重要特征。