mrmr:用于功能选择的mRMR(minimum Redundancy Maximum Relevance)的Python实现 源码
MRMR mrmr (最小冗余)是一种“最小最佳”特征选择算法,这意味着在给定(少量)特征的情况下,它试图找到能够提供最佳分类的特征集。 如何安装 您可以通过以下方式在您的环境中安装mrmr : pip install git+https://github.com/smazzanti/mrmr 如何使用 您有一个由数字变量( X )和一个系列(二进制或多类)目标变量( y )组成的数据框。 您希望选择K个要素,以便它们具有最大的相关性,但又要使彼此之间的冗余度尽可能小。 from mrmr import mrmr_classif from sklearn.datasets import make_classification # create some data X, y = make_classification(n_samples = 1000, n_features = 50,
文件列表
mrmr-main.zip
(预估有个5文件)
mrmr-main
mrmr
main.py
5KB
__init__.py
20B
notebooks
mnist.ipynb
93KB
setup.py
459B
README.md
2KB
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