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非均衡文本分类的特征选择研究的中期报告.docx

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非均衡文本分类的特征选择研究的中期报告.docx

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文档介绍:该【非均衡文本分类的特征选择研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【非均衡文本分类的特征选择研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。非均衡文本分类的特征选择研究的中期报告非均衡文本分类是指在文本分类任务中,每个类别的样本数量不同,即存在样本类别不平衡的情况。在实际应用中,非均衡文本分类问题十分普遍,例如在垃圾邮件过滤和情感分析等场景中都会遇到。由于存在类别不平衡,分类器容易出现偏差,导致预测结果不准确。为了解决非均衡文本分类问题,可以通过特征选择来提高分类器的性能。特征选择可以提高分类器的准确性和泛化能力,同时减少特征空间的维度,降低计算复杂度。本研究计划从以下几个方面进行特征选择的研究:,然后选择排名靠前的一些特征作为分类器的输入变量。在非均衡文本分类中,可以使用特征评估方法(例如信息增益、卡方检验和互信息等)来评估不同特征与类别之间的关系,进而选出重要的特征。本研究计划实现不同的特征评估方法,并比较它们在不同数据集上的性能。,不需要先进行特征评估。在非均衡文本分类中,可以使用一些嵌入模型(例如逻辑回归、支持向量机和神经网络等)来选择重要的特征,并同时进行分类。本研究计划实现不同的嵌入模型,并比较它们在不同数据集上的性能。,然后汇总所有基分类器的结果,得到最终的特征选择结果。在非均衡文本分类中,可以使用一些集成学****方法(例如随机森林和boosting等)来选择重要的特征,并提高分类器的准确性和泛化能力。本研究计划实现不同的集成学****方法,并比较它们在不同数据集上的性能。目前,我们已经完成了对统计特征选择方法的研究,并实现了一些特征评估方法。下一步,我们将对基于嵌入模型和基于集成学****的特征选择方法展开研究,并在不同数据集上进行实验。最终,我们希望提出一些有效的特征选择方法,能够在处理非均衡文本分类问题时取得更好的效果。