或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。因為它綜合表征了該詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。但在文本分類中 ...
在做文本挖掘,特別是有監督的學習時,常常需要從文本中提取特征,提取出對學習有價值的分類,而不是把所有的詞都用上,因此一些詞對分類的作用不大,比如 的 是 在 了 等停用詞。這里介紹兩種常用的特征選擇方法: 互信息 一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI,MI度量的是詞的存在與否給類別c帶來的信息量,互信息的基本定義如下: 應用到文本特征選擇: U C都是二值隨機變量,當文檔包 ...
2014-06-05 20:45 1 7105 推薦指數:
或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。因為它綜合表征了該詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。但在文本分類中 ...
特征選擇有很多方法,看了很多資料后,我總結了以下幾種,以后有新內容會隨時修改 1.DF——基於文檔頻率的特征提取方法 概念:DF(document frequency)指出現某個特征項的文檔的頻率。 步驟:1).從訓練語料中統計出保函某個特征的文檔頻率(個數) 2).根據設定 ...
官網的一個例子(需要自己給出計算公式、和k值) 參數 1、score_func ...
概述 針對某種數據,通過一定的特征提取手段,或者記錄觀測到的特征,往往得到的是一組特征,但其中可能存在很多特征與當前要解決的問題並不密切等問題。另一方面,由於特征過多,在處理中會帶來計算量大、泛化能力差等問題,即所謂的“維數災難”。 特征選擇便是從給定的特征集合中選出相關特征子集的過程 ...
1、介紹 Max-Relevance and Min-Redundancy,最大相關—最小冗余。最大相關性保證特征和類別的相關性最大;最小冗余性確保特征之間的冗余性最小。它不僅考慮到了特征和標注之間的相關性,還考慮到了特征和特征之間的相關性。度量標准使用的是互信息(Mutual ...
3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一種讓算法自己決定使用哪些特征的方法,即特征選擇和算法訓練同時進行。在使用嵌入法時,我們先使用某些機器學習的算法和模型進行訓練,得到各個特征的權值系數,根據權值系數從大到小選擇特征。這些權值系數往往代表了特征對於模型的某種貢獻或某種重要性,比如決策樹和樹 ...
一、關於特征選擇 主要參考連接為:參考鏈接,里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題,其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,從而達到減少特征個數,提高模型精確度,減少運行時間的目的。另一方 ...
機器學習算法的空間、時間復雜度依賴於輸入數據的規模,維度規約(Dimensionality reduction)則是一種被用於降低輸入數據維數的方法。維度規約可以分為兩類: 特征選擇(feature selection),從原始的d維空間中,選擇為我們提供信息最多的k個維(這k個維 ...