pymrmr模块的安装和使用

\:\:\:\:github链接

一、模块介绍

在Python 3使用mRMR特征选择算法，pymrmr提供了方法\:\:pymrmr.mRMR()

pymrmr.mRMR(df, ‘MIQ’, K)
返回排序后的列名（list）

Parameters：

df：数据文件（pandas.DataFrame）
第一列要是标签
其他列要是特征量
列的名称要是字符串
内部选择方法（‘MIQ’或‘MID’）（str）
MIQ:互信息熵
MID:互信息差
K：要选取的特征数量（int）

\:\:\:\:

二、安装

以下步骤皆是在anaconda下安装：

创建虚拟环境pymrmr（任意名字）
激活虚拟环境（activate pymrmr），安装必要的包（pip install numpy Cython）
在github（上面的链接）下载安装包
将安装包的解压文件复制到anaconda安装路径 D:\Anaconda3\envs\pymrmr中
打开控制台Anaconda Prompt（Anaconda3），进入上一步的目录中安装（运行下述命令）

D:
cd D:\Anaconda3\envs\pymrmr\pymrmr-master
python setup.py install

\:\:\:\:

三、使用

实例代码：每一列对应一个特征，第一列是标签

import pandas as pd
import pymrmr
from sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification(n_samples=10000,n_features=6,n_informative=3,n_classes=2,random_state=0,shuffle=False)# Creating a dataFrame
df = pd.DataFrame({'Class': y,'Feature 1': X[:, 0],'Feature 2': X[:, 1],'Feature 3': X[:, 2],'Feature 4': X[:, 3],'Feature 5': X[:, 4],'Feature 6': X[:, 5],})y_train = df['Class']
X_train = df.drop('Class', axis=1)res = pymrmr.mRMR(df, 'MIQ', 6)
print(res)

\:\:\:\:
特征选择结果：

pymrmr.mRMR(df, ‘MIQ’, 6)
[‘Feature 4’, ‘Feature 5’, ‘Feature 2’,‘Feature 6’, ‘Feature 1’, ‘Feature 3’]
pymrmr.mRMR(df, ‘MID’, 6)
[‘Feature 4’, ‘Feature 6’, ‘Feature 5’, ‘Feature 2’, ‘Feature 1’, ‘Feature 3’]

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