机器学习特征筛选：互信息法（mutual information）

Posted 2021-09-14 Data+Science+Insight

机器学习特征筛选：互信息法（mutual information）

互信息法多为分类问题的分类变量的筛选方法

经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的，为了处理定量数据，最大信息系数法被提出，互信息计算公式如下：

# mutual information

# 互信息法
# 自己手写理论公式实现功能
# np.where(condition, x, y)
# 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
# numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False) [资源]
# 找到两个数组的交集。
# 返回两个输入数组中已排序的唯一值。
# math.log(x[, base])
# x -- 数值表达式。
# base -- 可选，底数，默认为 e
def MI_and_NMI():
    import math
    from sklearn import metrics
    A = np.array([1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3])
    B = np.array([1,2,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,1,1,3,3,3])
    N, A_ids, B_ids = len(