python熵权法代码

在Python中，熵权法是一种数据预处理技术，常用于决策树、模糊聚类等算法中，通过计算属性的不确定度（即熵）来确定其权重。下面是一个简单的基于信息熵的熵权赋值的Python代码示例，假设我们有数据集`data`，其中列名存储在`features`列表里：

import numpy as np
from sklearn.metrics import entropy

def entropy_weight(data, features):
    # 计算每列的熵
    entropies = [entropy(np.unique(data[col])) for col in data.columns]
    
    # 归一化熵值
    normalized_entropies = [e / max(entropies) for e in entropies]
    
    # 作为权重赋给每列
    weights = normalized_entropies
    
    return weights

# 假设data是一个pandas DataFrame
weights = entropy_weight(data, features)
print(weights)

这段代码首先计算了每个特征列的独特值的数量，并使用`sklearn.metrics.entropy`计算对应的熵。然后，将所有熵值归一化到0到1之间，以得到权重。最后返回这个权重列表。

请注意，实际应用中你可能还需要对缺失值或非数值类型的特征进行处理。此外，如果你的数据集非常大，上述方法可能会消耗较多内存，可以考虑使用生成器表达式或类似的方式逐行计算。