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使用python中的pymrmr模块来进行特征提取，深入学习mRMR（最大相关最小冗余准则）(python pymongo)
编辑：rootadmin使用python中的pymrmr模块来进行特征提取，深入学习mRMR（最大相关最小冗余准则） 文章目录系列文章目录前言一、最大相关最小冗余准则（mRMR）在python对应的库？二、如何安装和使用prmrmr？1.新建一个环境2.安装pymrmr库3.如何使用pymrmr？pymrmr实验结果总结前言
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最大相关最小冗余准则(maximal relevance andminimal redundancy，mRMR)，其核心思想是从给 定的特征集合中寻找与目标类别有最大相关性且相互之间具有最少冗余性的特征子集。
一、最大相关最小冗余准则（mRMR）在python对应的库？对应的库是pymrmr，具体详细链接请参考Github mRMR代码二、如何安装和使用prmrmr?1. 新建一个环境随便起一个名字，例如我起名为pymrmr，后面最好输入3.6版本。
conda create -n pymrmr python=3.62. 安装pymrmr库先安装numpy，Cython，再安装pymrmr。
推荐使用清华镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpypip install Cythonpip install pymrmr3. 如何使用pymrmr？具体请看代码
import pandas as pdimport pymrmr# 读入数据data = pd.read_excel("080220.xlsx")#选取十个特征mr=pymrmr.mRMR(data,'MIQ',10)print(mr)其中mRMR中一共三个参数，每个参数的具体含义如下：
参数一：DataFrame，要求第一列是目标量（标注），其他列是特征量，其中首行必须是特征名称，且必须是字符形式，例如a1,a2，等参数二：选择的方法，有'MID'、'MIQ'两种。MID是基于互信息的mRMR，MIQ是基于商的mRMR。参数三：要求int类型，最后输出的特征数量。 4.pymrmr实验结果*** MaxRel features ***Order Fea Name Score1 10 a10 4.4202 83 a83 3.1243 76 a76 2.9714 75 a75 2.9465 80 a80 2.9446 78 a78 2.9287 81 a81 2.7898 82 a82 2.3299 38 a38 2.29110 44 a44 2.280这样我们就选出了我们的十个特征，特征之间不会存在冗余。
总结以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了在python中pymrmr的使用。这样我们就可以很快的处理冗余数据了。
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