python库pymrmr计算后输出的score是什么

pymrmr 是一个用于计算最小冗余最大相关性 (MRMR) 特征选择的 Python 库。在使用 pymrmr 计算 MRMR 特征选择时，输出的 score 参数表示每个特征的 MRMR 分数，该分数可以用于选择最相关和最不相关的特征。

具体来说，pymrmr 的 mrmr 模块提供了两个函数：mrmr_ensemble 和 mrmr.这两个函数都接受三个参数：特征矩阵 X、目标变量向量 y 和所需选择的特征数量 k。它们都返回两个参数：selected 和 score。

其中，selected 参数是一个列表，包含所选特征的索引。score 参数是一个数组，表示每个特征的 MRMR 分数。score 的长度等于特征数量，分数越高表示该特征越相关，越低表示该特征越不相关。

下面是一个简单的 Python 代码示例，使用 pymrmr 计算 MRMR 特征选择并输出得分：

import numpy as np
from pymrmr import mrmr_ensemble

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 计算 MRMR 特征选择
selected, score = mrmr_ensemble(X, y, k=5)

# 输出特征得分
print(score)

在这个例子中，我们生成一个 100 行 10 列的随机矩阵 X 和一个 100 元素的随机向量 y。然后，我们使用 mrmr_ensemble 函数计算 MRMR 特征选择，选择 5 个最相关的特征，并将选择的特征索引存储在 selected 列表中，将每个特征的分数存储在 score 数组中。最后，我们输出 score 数组，以显示每个特征的 MRMR 分数。

需要注意的是，pymrmr 计算 MRMR 特征选择的 score 参数与其他库或算法中的得分可能不完全相同。因此，在使用 pymrmr 进行特征选择时，应该针对具体问题选择最适合的得分方法和阈值。