基于改进CHI和带权ECE结合的特征选择方法

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文件名称：基于改进CHI和带权ECE结合的特征选择方法
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文件格式：PDF
更新时间：2021-04-30 12:48:41
卡方统计 期望交叉熵 特征选择 针对文本分类特征选择方法中的卡方统计（CHI）和期望交叉熵（ECE），分析了其特点和不足。为了避免传统CHI和ECE方法在不平衡数据集上分类效果差的问题，通过引入调节因子和除去负相关影响因素，给出了改进的CHI方法（pCHI），并以加权的方式弥补ECE方法倾向于选择弱区分能力高频特征的缺陷（ωECE）。在综合两种改进后方法的基础上，进一步提出基于改进CHI和带权ECE结合（pCHIωECE）的特征选择方法。经对比实验验证，pCHIωECE方法的查准率、F₁值均优于CHI、ECE及pCHI、ωECE方法，且该方法的降维稳定性更好。