注:該代碼為慕課網課程中老師講解
import pandas as pd
import numpy as np
import math
## 計算信息熵
def getEntropy(s):
# 找到各個不同取值出現的次數
if not isinstance(s, pd.core.series.Series):
s = pd.Series(s)
prt_ary = pd.groupby(s , by = s).count().values / float(len(s))
return -(np.log2(prt_ary) * prt_ary).sum()
## 計算條件熵: 條件s1下s2的條件熵
def getCondEntropy(s1 , s2):
d = dict()
for i in list(range(len(s1))):
d[s1[i]] = d.get(s1[i] , []) + [s2[i]]
return sum([getEntropy(d[k]) * len(d[k]) / float(len(s1)) for k in d])
## 計算信息增益
def getEntropyGain(s1, s2):
return getEntropy(s2) - getCondEntropy(s1, s2)
## 計算增益率
def getEntropyGainRadio(s1, s2):
return getEntropyGain(s1, s2) / getEntropy(s2)
## 衡量離散值的相關性
import math
def getDiscreteCorr(s1, s2):
return getEntropyGain(s1,s2) / math.sqrt(getEntropy(s1) * getEntropy(s2))
# ######## 計算概率平方和
def getProbSS(s):
if not isinstance(s, pd.core.series.Series):
s = pd.Series(s)
prt_ary = pd.groupby(s, by = s).count().values / float(len(s))
return sum(prt_ary ** 2)
######## 計算基尼系數
def getGini(s1, s2):
d = dict()
for i in list(range(len(s1))):
d[s1[i]] = d.get(s1[i] , []) + [s2[i]]
return 1-sum([getProbSS(d[k]) * len(d[k]) / float(len(s1)) for k in d])
## 對離散型變量計算相關系數,并畫出熱力圖, 返回相關性矩陣
def DiscreteCorr(C_data):
## 對離散型變量(C_data)進行相關系數的計算
C_data_column_names = C_data.columns.tolist()
## 存儲C_data相關系數的矩陣
import numpy as np
dp_corr_mat = np.zeros([len(C_data_column_names) , len(C_data_column_names)])
for i in range(len(C_data_column_names)):
for j in range(len(C_data_column_names)):
# 計算兩個屬性之間的相關系數
temp_corr = getDiscreteCorr(C_data.iloc[:,i] , C_data.iloc[:,j])
dp_corr_mat[i][j] = temp_corr
# 畫出相關系數圖
fig = plt.figure()
fig.add_subplot(2,2,1)
sns.heatmap(dp_corr_mat ,vmin= - 1, vmax= 1, cmap= sns.color_palette('RdBu' , n_colors= 128) , xticklabels= C_data_column_names , yticklabels= C_data_column_names)
return pd.DataFrame(dp_corr_mat)
if __name__ == "__main__":
s1 = pd.Series(['X1' , 'X1' , 'X2' , 'X2' , 'X2' , 'X2'])
s2 = pd.Series(['Y1' , 'Y1' , 'Y1' , 'Y2' , 'Y2' , 'Y2'])
print('CondEntropy:',getCondEntropy(s1, s2))
print('EntropyGain:' , getEntropyGain(s1, s2))
print('EntropyGainRadio' , getEntropyGainRadio(s1 , s2))
print('DiscreteCorr:' , getDiscreteCorr(s1, s1))
print('Gini' , getGini(s1, s2))
更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主
微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友
QQ號聯系: 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點擊下面給點支持吧,站長非常感激您!手機微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
