互信息的python具体示例

除了计算离散型变量之间的互信息外，sklearn库中的mutual_info_classif函数还可以用于计算连续型变量之间的互信息。以下是一个示例代码：

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
import numpy as np

# 假设我们有两个连续型变量X和Y，分别存储在x和y两个数组中
x = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9])
y = np.array([2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0])

# 计算X和Y之间的互信息
mi = mutual_info_classif([x, y], discrete_features=False)[0, 1]
print("互信息为：", mi)

在上面的示例中，我们先定义了两个连续型变量X和Y，然后使用mutual_info_classif函数计算它们之间的互信息。结果打印出互信息的值。注意，在使用mutual_info_classif函数时，需要将连续型变量存储在一个二维的数组中，并设置discrete_features参数为False。