基于改进的类别分布特征选择方法

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摘要：随着网络上非平衡数据的大量涌现,使得对非平衡数据分类的研究成为一个新的研究热点.根据特征在类别中的分布特点,提出了基于类间、类内分布的方法.该方法不但充分考虑了稀有类别信息对特征选择的影响,使得构造的类别分布函数能够相当好地反映稀有特征的信息,而且能够选出对非平衡数据分类贡献大的特征.实验结果表明：此方法的MacroF1和MicroF1皆优于基于类别分布的特性选择（Category Distribution-Based Feature Selection,CDFS）和类别信息的方法.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97044B/201102/37753835.html

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关键词：特征选择 distribution Selection Category Election 非平衡数据集 特征选择 文本分类 类别分布 机器学习