知识介绍互信息是两个随机变量之间依赖关系的度量。在特征选择的情况下，互信息 (MIg) 估计每个特征与其目标变量之间共享的信息，从而评估每个特征与 MI 数据分类任务的相关性。基本思想首先导入特征数据文件并读取，提取其中的标签和特征；其次计算每个特征和标签之间的互信息；然后使用自定义选择器，选择互信息大于阈值的特征。最后通过Grid Search 选择最佳阈值，并根据交叉验证来评估不同阈值下的特征
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