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。

skb= SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=4)

这段代码使用了sklearn库中的SelectKBest类，该类用于特征选择，可以根据指定的评分函数score_func，选出k个最优的特征。在这里，使用了互信息（mutual_info_classif）作为评分函数，k被设置为4。互信息是一种用于衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标，通常用于特征选择和分类模型的建立。