Python-Implementierung von Gegenseitigen Informationen

Ich bin mit einigen Fragen der Umsetzung der Gegenseitigen Information Funktion das Python-machine learning Bibliotheken bieten, insbesondere :
sklearn.Metriken.mutual_info_score(labels_true, labels_pred, Kontingenz=None)

(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html)

Ich versuche zu implementieren, das Beispiel finde ich in der Stanford-NLP-tutorial Website:

Python-Implementierung von Gegenseitigen Informationen

Die Website ist hier zu finden : http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/mutual-information-1.html#mifeatsel2

Das problem ist, dass ich immer unterschiedliche Ergebnisse, ohne herauszufinden, den Grund noch.

Bekomme ich das Konzept der Gegenseitigen Information und feature-Auswahl, aber ich weiß einfach nicht verstehen, wie es ist in Python implementiert. Was ich mache ist, dass ich die mutual_info_score Methode mit zwei arrays auf der Basis der NLP Website Beispiel, aber es gibt verschiedene Ergebnisse. Die andere interessante Tatsache ist, dass jedenfalls Sie spielen, um und ändern Sie die zahlen auf diese arrays sind Sie wahrscheinlich das gleiche Ergebnis zu erhalten. Soll ich die verwenden eine andere Datenstruktur, die bestimmte, Python oder was ist die Frage hinter dieser? Hat jemand verwendet diese Funktion erfolgreich in der Vergangenheit, es wäre mir eine sehr große Hilfe, ich danke Ihnen für Ihre Zeit.

  • Sie sollten uns arbeiten Beispiel, was genau ist "falsch".
InformationsquelleAutor and_apo | 2014-07-10
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