理论部分可以参考：https://blog.csdn.net/qq_27586341/article/details/90603140

互信息也是通过衡量x与y的线性关系，来判断特征的重要性，整个算法的思路是：

1. x与y构成二维平面
2. 对平面进行切分，将平面切块
3. 看每个块里x与y的数量关系，如果x与y的数量越接近，互信息越多

示例代码

import pandas as pd


def load_data():  # 这个用来读取数据
    from sklearn.datasets import make_classification
    cla_x, cla_y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=4, n_features=10, n_informative=8)
    x = pd.DataFrame(cla_x, columns=['f_1', 'f_2', 'f_3', 'f_4', 'f_5', 'f_6', "f_7", "f_8", "f_9", "f_10"])
    y = pd.Series(cla_y)
    return x, y


def mic(value_x: pd.DataFrame, value_y):
    def cal_mic(x, y):
        from minepy import MINE

        m = MINE()
        m.compute_score(x, y)
        return m.mic()

    x_values = []
    for co_index, col_x in value_x.iteritems():
        value = cal_mic(col_x, value_y)
        x_values.append(value)
    return x_values


if __name__ == '__main__':
    x_data, y_data = load_data()
    mic_values = mic(x_data, y_data)
    print(mic_values)  # mic值，可以选择最大的几个特征