特征选择--文本分类： 信息增益

最新推荐文章于 2021-02-16 02:00:22 发布
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本文介绍了一种计算数据集中属性增益的方法，通过记录每个属性在不同类别中的加权次数来计算属性增益值，为特征选择提供依据。

counts：计数。 记录样本集中每个样本的每个属性的在每个类中出现的加权次数

counts[data.numAttributes()][numValues + 1][numClasses + 1]

 

m_InfoGains[data.numAttributes];  //记录每个属性的增益值值

for(int i = 0; i < data.numAttributes(); i++)

    m_InfoGains[i] = (ContingencyTables.entropyOverColumns(counts[i])  - ContingencyTables.entropyConditionedOnRows(counts[i]))

ig信息增益 java_文本分类综述
weixin_29309475的博客
03-04 391
文本分类是一项系统的工程，所涉及的技术很多，按流程可以将文本分类分为:文本预处理阶段、训练阶段、分类阶段、评价四个阶段，其中预处理阶段要文本处理成计算机能识别的格式，首先对文本进行分词处理，中文文本和英文文本组织形式不同，中文文本的分词过程比英文分词要复杂得多。分词后文本的特征词非常多，而我们需要的只是少数有使用价值的特征词，因此分词后的文本要进行特征选择，并将特征选择后的特征项加权，最后将文本表...
知识增益:文本分类中一种新的特征选择方法
02-23
这种方法提升了文本分类中特征选择的深度和广度，为计算机应用、中文信息处理和信息检索等领域带来新的研究方向。 综上所述，知识增益方法为特征选择提供了一个全新的视角，通过量化的知识概念，它能够更全面地评估...
java 信息增益_文本分类中的信息增益
weixin_35799294的博客
02-16 177
Jasper's Java Jacal嘉士伯的Java小屋聚合 |前文提到过，除了开方检验(CHI)以外，信息增益(IG，Information Gain)也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。在信息增益中...
文本分类的特征选择方法之信息增益
一枚菜鸟的学习笔记
09-15 7533
做特征选择，目的就是选出对分类最有帮助的特征项。但是交给计算机去处理的话，需要量化。因此如何选出这最有帮助的，就出现了种种方法。 一般来说，选择特征在3000的时候，总体效益是很不错的，再往上涨，占用空间增大，但是结果增长并不明显。 信息增益：它依据某特征项ti为整个分类所能提供的信息量多少来衡量该特征项的重要程度，从而决定对该特征项的取舍。 某个特征项ti的信息增益是指有该特征或没有该特征
文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益
bluenight专栏
10-27 3442
前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。 在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来
文本特征提取
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03-05 2177
对文本处理一般是将句子分成词级别来进行处理，如果原始文本由几十万个中文词组成，那么将产生非常高的维度，因此为了剔除一些不必要的文本信息，需要从中提取与之相关的特征词，常用的方法有IG信息增益、df特征、CHI（卡方校验）、MI互信息方法等等。 一、IG信息增益 一个系统中，某个变量的X，其取值有n种，分别为x1,x2,…,xn，因此X的信息熵为 信息增益是针对一个个特征而言，...
计算机研究 -用于文本分类和文本聚类的特征选择和特征抽取方法的研究.pdf
07-04
传统上，特征选择技术在文本分类任务中得到了广泛应用，但在文本聚类任务中的应用较少，主要是因为聚类任务通常没有类别标签信息。然而，本文提出了一种名为“Term Contribution (TC)”的新无监督特征选择方法，并与...
文本分类：特征选择与信息增益方法综述
本文档深入探讨了特征选择在文本分类中的重要性及其应用，以清华大学自然语言处理组郑亚斌的研究成果为基础，提供了一个全面的概述。文本分类是指根据给定的分类体系，将文本归入预定义的类别，如新闻的体育、政治或...
文本分类：信息增益与卡方等特征提取方法的对比分析
文本分类中的特征选择算法旨在减少冗余信息，提高分类的效率和准确性。不同的方法在适用场景和效果上有所差异，选择哪种方法取决于具体的应用需求和数据特性。实践中，通常需要对各种算法进行对比实验，通过评估分类...
特征选择方法之信息增益
liu_zhlai的博客
12-08 2205
原文地址：http://blog.csdn.net/lixuemei504/article/details/7278748     前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的
【文本分类】 特征抽取之信息增益
ccnunlp的专栏
09-19 1191
  全文装载：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/24/261701.html 作者：Jasper (from BlogJava)   在前面的《文本分类概述》文章中，我们讲到了基于统计学习的方法进行分类的关键在于对训练集语料的特征选择的好坏。那么训练集中哪些词可以作为特征，哪些词则不能呢？我们必须对训练...
信息增益提取文本分类特征词
我是一只爱学习的小猫咪
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信息增益提取文本分类特征词 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/11/5 10:26 # @Author : lidra # @File : IG.py # @Software: PyCharm import cPickle as pickle import numpy as np import pandas as pd import nlt...
Weka学习三（ensemble算法）
aalbertini的专栏
07-20 1468
<br />前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果：<br /><br /><br />图一为多个基分类器单独工作时的分类效果图。图二为集成分类器的分类效果。我们可以看到集成分类器的分类曲线明显会平滑的多。来个比喻，在一件事情的表决上面，一个人的意见与多个人的意见相比，往往是多个人的意见来的准确一些。这是大
【Python 编程】实现文本分类中的信息增益算法
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def IG_count(c1,c2):     list1 = []     list2 = []     list3 = []     dict1 = dict()     ig_dict = dict()     class_count = 2     doc_count = 3          c1_file = open(c1,"r")     #c1_wo
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