Python中实现信息增益的特征选择方法
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简介：
本文章介绍了在Python编程环境中如何运用信息增益算法进行特征选择的方法，适用于机器学习与数据挖掘任务。
使用Python语言实现求特征选择的信息增益，并能同时处理包含连续型和二值离散型属性的数据集。我的师兄要求我编写一个用于特征选择的代码，在查阅资料后发现大多数示例仅适用于离散型属性，而我的数据集中包含了这两种类型的属性类型。因此，我在下面提供了一个解决方案。
以下是实现信息增益计算的部分代码：
```python
import numpy as np
import math
class IG():
def __init__(self, X, y):
X = np.array(X)
n_feature = np.shape(X)[1]
n_y = len(y)
orig_H = 0
```
这段代码定义了一个名为`IG`的类，用于计算信息增益。初始化方法中首先将输入数据转换为NumPy数组，并获取特征数量和标签的数量。接着开始计算原始熵（Entropy）。接下来需要完成整个信息增益算法的具体实现，包括如何处理连续型属性以及二值离散型属性等细节。
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