mutual_info_classif

mutual_info_classif是一个用于特征选择的函数，它可以计算特征与目标变量之间的互信息，衡量特征与目标变量之间的相关性。这个函数可以帮助我们筛选出对目标变量有较大贡献的特征，从而提高模型的预测能力。

相关问题

mutual_info_regression和mutual_info_classif

`mutual_info_regression` 和 `mutual_info_classif` 是 scikit-learn 库中用于特征选择的函数，它们都可以计算特征与目标变量之间的互信息（mutual information），并根据互信息的大小对特征进行排序，以便选择重要的特征用于建模。

`mutual_info_regression` 用于回归问题，计算连续型特征与连续型目标变量之间的互信息，适用于特征和目标变量都是数值型的情况。它的返回值是一个一维数组，表示每个特征的互信息得分，得分越高表示该特征与目标变量之间的关系越密切。

`mutual_info_classif` 用于分类问题，计算离散型特征与离散型目标变量之间的互信息，适用于特征和目标变量都是分类变量的情况。它的返回值也是一个一维数组，表示每个特征的互信息得分，得分越高表示该特征与目标变量之间的关系越密切。

这两个函数都可以用于特征选择和降维，具体用法可以参考 scikit-learn 官方文档。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif import warnings warnings.filterwarnings('ignore') data = pd.read_excel('高分修正指标选取.xls') data = data.loc[:, ['killip分级', '收缩压', '入院心率', '年龄', '血肌酐', '全因死亡']] X = data["killip分级"].values.reshape(-1, 1) y = data["全因死亡"].values.reshape(-1, 1) X = np.array(X) y = np.array(y) mutual_info_scores = mutual_info_classif(X, y)[0] print(mutual_info_scores)为何上述代码每次运行结果不一致

上述代码中使用的是互信息法（Mutual Information），它的计算结果可能受样本的随机性影响，因此每次运行得到的结果可能不一致。这是因为互信息法的计算涉及到样本的分布情况和数据量的大小，每次运行时这些因素都可能会有所变化，从而导致结果不一致。

如果想要得到稳定的结果，可以考虑对数据进行多次采样，将采样得到的结果取平均值。另外，也可以尝试使用其他的特征选择方法来得到稳定的结果。