在Python中将具有离散特征索引的数组传递到MutualIn in FoeFixFielf

我使用来自SkLyn.MutuxOrthPosi.Mutualth-IfFoeClass的MI来计算4个连续变量(x矩阵)和y(目标类)之间的MI。

X:

prop_tenure prop_12m    prop_6m prop_3m
    0.04        0.04        0.06    0.08
    0           0           0       0
    0           0           0       0
    0.06        0.06        0.1     0
    0.38        0.38        0.25    0
    0.61        0.61        0.66    0.61
    0.01        0.01        0.02    0.02
    0.1         0.1         0.12    0.16
    0.04        0.04        0.04    0.09
    0.22        0.22        0.22    0.22
    0.72        0.72        0.73    0.72
    0.39        0.39        0.45    0.64

**y**

status
0
0
1
1
0
0
0
1
0
0
0
1

所以我的X都是连续的,Y是离散的。

函数中有一个参数,它可以传递离散特征的索引:

sklearn.feature_selection.mutual_info_classif(X, y, discrete_features=’auto’, n_neighbors=3, copy=True, random_state=None)

我正在做如下工作:

print(mutual_info_classif(X,y,discrete_features = [3],n_neighbors = 20))
[0.12178862 0.12968448 0.15483147 0.14721018]

虽然这不是给出错误,但我不确定我是否通过正确的索引来识别Y变量是离散的,其他的是连续的。

如果我错了,有人能澄清一下吗?