mrmr特征选择 python代码 要求程序包括每个特征得分计算和从大到小排序图，要求图片上显示每一个特征的名字和得分

这是一个包括每个特征得分计算和从大到小排序图的mRMR特征选择的Python代码示例，同时在图片上显示每个特征的名称和得分：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif

def mrmr_feature_selection(X, y, k):
    # 计算互信息
    mi = mutual_info_classif(X, y)
    
    # 初始化特征索引列表和特征得分列表
    feature_indices = list(range(X.shape[1]))
    feature_scores = []
    
    # 计算每个特征的得分
    for feature in feature_indices:
        mRMR = mi[feature] - np.mean([mi[f] for f in feature_indices if f != feature])
        feature_scores.append((feature, mRMR))
    
    # 根据得分进行从大到小排序
    feature_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 绘制特征得分排序图
    sorted_features, scores = zip(*feature_scores)
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(range(len(sorted_features)), scores)
    plt.xticks(range(len(sorted_features)), [f"Feature {f}\nScore: {s:.2f}" for f, s in feature_scores])
    plt.xlabel('Features')
    plt.ylabel('mRMR Scores')
    plt.title('mRMR Feature Scores')
    plt.show()
    
    # 选择前k个得分最高的特征
    selected_features = [f for f, _ in feature_scores[:k]]
    
    # 返回选择的特征
    return X[:, selected_features]

# 示例用法
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1).values
y = data['target'].values

# 进行mRMR特征选择，选择4个特征
selected_X = mrmr_feature_selection(X, y, k=4)

# 打印选择的特征
print(selected_X)

这段代码会计算每个特征的mRMR得分，并根据得分进行从大到小排序。在绘制特征得分排序图时，特征名称和得分会显示在x轴上。您可以根据需要调整图表的大小和其他属性。最后，它会选择得分最高的k个特征，并返回选中的特征。请确保安装所需的依赖库（如pandas、numpy和matplotlib）并将数据集替换为您自己的数据。