MRMD_MIC

MRMD_MIC 特征选择主要依赖最大信息系数MIC（Maximal information coefficient），MIC值越大，说明这两个特征越接近，同时使用随机森林进行分类。
环境: python2(需要工具包：numpy scipy sklearn minepy)

Usage

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python MRMD_MIC.py -i ~/test.libsvm -o outfile.libsvm -a mic_valuefile -n 4

除了参数-i其余可以省去，具体如下。

参数
（1）-i 文件的路径（仅支持libsvm）
（2）-o 特征选择后的文件路径（如果没有指定，自动生成一个）
（3）-a 输出MIC分数和排序信息的路径（如果没有指定，自动生成一个）
（4）-n 进程数（默认1，若想要节省可以与电脑核数一致，但是会占用不少的系统资源）
（5）-t 决策树的数量，默认100
（6）-c 输出的csv名字（包含accuracy和f1_score）
（7）-h 程序说明

如果有任何问题请联系我（heshida01@gmail.com）

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We have got our project on Github(https://github.com/heshida01/mrmd_mic.git)