提高贝叶斯分类精度：文本特征选择策略

本文主要探讨了一种针对贝叶斯分类器的文本特征选择方法，该方法在计算机工程与应用领域具有重要的实践价值。随着电子数据的爆炸式增长，文本数据的处理成为了一个关键任务，其中朴素贝叶斯分类因其简单高效且分类效果良好而备受青睐。然而，文本数据的特征维度高且包含大量冗余或无关特征，这不仅降低了分类效率，还可能导致模型过拟合。 传统的文本分类方法面临的挑战之一是如何有效地减少特征维数。为此，研究者提出了两种主要的特征选择策略：wrappers方法和filters方法。wrappers方法通过将分类准确率作为评估标准，通过构建分类器来检验特征子集的有效性，但这种方法耗时且在高维数据集中尤为显著，不适用于大规模文本数据。 相比之下，filters方法更为高效，它独立于特定分类器，通过对单个特征进行评价来筛选特征。文章关注的是如何设计一个有效的特征评价指标，这对于文本特征选择至关重要。常用的评价指标可能包括信息增益、卡方检验、互信息等，这些指标旨在衡量特征与类别之间的关联强度，以便挑选出最能区分不同类别的文本特征。 作者陈景年、黄厚宽、田凤占和瞿有利分别来自北京交通大学计算机与信息技术学院和山东财政学院信息与计算科学系，他们共同研究了如何利用filters方法优化朴素贝叶斯分类器的特征选择过程，以提升分类性能和效率。他们的工作可能包括实验设计，比较不同的特征评价指标，并可能提出新的特征选择策略，以适应文本数据的特性。 总结来说，本文的核心内容是介绍了一种在贝叶斯分类器背景下，结合filters方法的文本特征选择技术，目标是解决文本数据中特征冗余和噪声问题，提高分类模型的实用性和有效性。这种方法对于文本挖掘、信息检索和自然语言处理等领域具有重要的实际意义。