如何使用卡方值使用 SVM 进行文本分类?
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【中文标题】如何使用卡方值使用 SVM 进行文本分类?【英文标题】:How can I use Chi-square value for text classification using SVM? 【发布时间】:2017-03-09 15:38:20 【问题描述】:我有针对文本分类问题的正面和负面训练文档。我计划为每个文档中的每个特征计算卡方值。有了这个值,我该如何使用 SVM 进行分类?分类的阈值是多少?
【问题讨论】:
【参考方案1】:卡方值可用于执行特征选择,这可能是一个预处理步骤。之后,您可以大大减少您的特征词汇(例如,从 1M 词汇中选择最有用的 100K 术语)。这一步可能有两个好处: 1. 在下一步中减小模型大小; 2. 预测时间更快。缺点:可能会也可能不会影响分类性能。
要继续进行分类,您仍然需要使用这 10 万个特征来训练您的模型(例如,使用 SVM 算法)。学习模型后,您可以使用该模型进行分类。
【讨论】:
以上是关于如何使用卡方值使用 SVM 进行文本分类?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何使用 reuters-21578 数据集和 svm.net 进行文本分类?