for i in range(n_features): for j in range(n_features): if i != j: mi[i] += mutual_information(features[:, i], features[:, j], labels)
时间: 2024-04-02 21:32:30 浏览: 18
这段代码计算特征之间的互信息值,并将这些值存储在数组mi中。具体来说,这个循环嵌套遍历了所有的特征对(i,j),对于每一对特征,都调用了mutual_information函数来计算它们之间的互信息值。计算完成后,将互信息值加到mi[i]中,最终得到的mi数组就存储了所有特征的互信息值。需要注意的是,由于互信息是对称的,所以对于(i,j)和(j,i)这两个特征对,它们的互信息值是相同的,因此在计算(i,j)时,不需要再计算(j,i)。
相关问题
序列前向浮动搜索算法代码,要求使用互信息作为评价指标mrmr作为准则函数。python pytorch代码每行详细解释
以下是基于PyTorch的序列前向浮动搜索算法代码,使用互信息作为评价指标,mrmr作为准则函数:
```python
import torch
import numpy as np
def mrmr(features, labels):
# 计算互信息
n_samples, n_features = features.shape
mi = np.zeros(n_features)
for i in range(n_features):
for j in range(n_features):
if i != j:
mi[i] += mutual_information(features[:, i], features[:, j], labels)
# 计算mrmr准则函数
mrmr_scores = np.zeros(n_features)
for i in range(n_features):
if i == 0:
mrmr_scores[i] = mi[i]
else:
redundancy = np.sum([mi[i] for j in selected_features])
mrmr_scores[i] = mi[i] - redundancy / (i-1)
return mrmr_scores
def mutual_information(f1, f2, labels):
# 计算互信息
eps = np.finfo(float).eps
n_samples = len(labels)
n_classes = len(np.unique(labels))
mi = 0
for i in range(n_classes):
for j in range(n_classes):
p_ij = len(np.where((f1==i) & (f2==j) & (labels==i))[0]) / n_samples + eps
p_i = len(np.where((f1==i) & (labels==i))[0]) / n_samples + eps
p_j = len(np.where((f2==j) & (labels==j))[0]) / n_samples + eps
mi += p_ij * np.log(p_ij / (p_i * p_j))
return mi
def forward_search(features, labels):
n_samples, n_features = features.shape
selected_features = []
best_feature = -1
while len(selected_features) < n_features:
max_score = -100000
for i in range(n_features):
if i not in selected_features:
# 计算mrmr准则函数得分
mrmr_scores = mrmr(features[:, selected_features + [i]], labels)
score = torch.mean(torch.tensor(mrmr_scores))
# 更新最优特征
if score > max_score:
max_score = score
best_feature = i
# 将最优特征加入已选特征列表
selected_features.append(best_feature)
return selected_features
```
代码中的`mrmr`函数用于计算互信息和mrmr准则函数得分。`mutual_information`函数用于计算两个特征的互信息。`forward_search`函数是序列前向浮动搜索算法的实现,它会在特征集合中选择最优特征进行添加,直到所有特征都被选中。在每次选择最优特征时,会使用`mrmr`函数计算mrmr准则函数得分,并将得分最高的特征加入已选特征列表中。
需要注意的是,这份代码是基于numpy和PyTorch实现的,如果要在实际项目中使用,还需要根据具体情况进行适当的修改。
具体算法过程如下: 计算多变量之间的MIC矩阵; 挑选出相关系数最高的一对变量A和B; 分别对A和B计算其与其它变量相关系数的平均值α ,β ; 如果α >β,删除变量A,否则删除B。 重复2-4步直到所有变量两两之间的相关系数低于给定阈值。 根据以上流程写python代码
以下是一个基于MIC算法的特征选择Python实现示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import minepy
def calc_MI(x, y, bins):
m = minepy.MINE()
m.compute_score(x, y)
return m.mic()
def MIC_selection(data, threshold):
n_features = data.shape[1]
MIC_matrix = np.zeros((n_features, n_features))
for i in range(n_features):
for j in range(i+1, n_features):
MIC_matrix[i,j] = calc_MI(data.iloc[:,i], data.iloc[:,j], bins=10)
MIC_matrix[j,i] = MIC_matrix[i,j]
selected_features = set(range(n_features))
while len(selected_features) > 0:
best_candidate = None
max_MIC = -1
for candidate in selected_features:
MIC_with_all = [MIC_matrix[candidate, other] for other in selected_features if other != candidate]
avg_MIC = np.mean(MIC_with_all)
if avg_MIC > max_MIC:
max_MIC = avg_MIC
best_candidate = candidate
if max_MIC < threshold:
break
selected_features.remove(best_candidate)
MIC_matrix = MIC_matrix[np.array(list(selected_features)),:][:,np.array(list(selected_features))]
return data.iloc[:, list(selected_features)]
```
其中,`calc_MI` 函数用于计算两个变量之间的MIC系数,`MIC_selection` 函数实现了基于MIC算法的特征选择过程。输入参数 `data` 是一个 pandas DataFrame 类型的数据集,`threshold` 是给定的相关系数阈值,可以通过调整该值来控制特征选择的严格程度。输出结果是一个 pandas DataFrame 类型,包含了被选择的特征列。