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基于特征贡献度的特征选择方法在文本分类中应用 被引量：9
1
作者 孟佳娜 林鸿飞 李彦鹏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期611-615,共5页
在目前的文本分类问题中,特征选择方法被认为是提高分类精度和效率的一种有效方法.提出了一种基于特征贡献度FCD(feature contribution degree)的特征选择方法,本方法将某个特征对于类别之间区分能力的贡献度大小作为该特征被选取的条件... 在目前的文本分类问题中,特征选择方法被认为是提高分类精度和效率的一种有效方法.提出了一种基于特征贡献度FCD(feature contribution degree)的特征选择方法,本方法将某个特征对于类别之间区分能力的贡献度大小作为该特征被选取的条件,特征对于某一类别的FCD值为特征在该类中出现的文档数与在所有类别中出现的文档数的比值.对该方法进行了实验,并与一些常用的特征选择方法进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的分类效果. 展开更多
关键词 文本分类 特征选择 向量空间模型 特征贡献度
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基于变权重随机森林的暂态稳定评估方法及其可解释性分析 被引量：8
2
作者 武宇翔 韩肖清 +3 位作者 牛哲文 赵津蔓 杨晶 闫博阳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期93-104,共12页
现有机器学习模型泛化能力不佳和可解释性差的问题限制了其在暂态稳定评估上的应用。首先,提出基于变权重随机森林算法的暂态功角稳定评估方法,根据模型的学习程度和各基分类器性能差异对样本及基模型进行动态赋权,以最小化损失函数进... 现有机器学习模型泛化能力不佳和可解释性差的问题限制了其在暂态稳定评估上的应用。首先,提出基于变权重随机森林算法的暂态功角稳定评估方法,根据模型的学习程度和各基分类器性能差异对样本及基模型进行动态赋权,以最小化损失函数进而提升模型准确性。之后,构建了面向决策过程和评估结果的可解释体系,得到以系统运行状态为导向的最佳决策规则和考虑状态差异性的特征贡献度,从模型、特征和样本3个维度对模型的决策机制、评估结果和预测原因进行了解释。对IEEE 39节点系统和某省级电网的仿真结果表明,所提方法较传统机器学习算法具有更高的评估准确性,并且能有效解释模型决策机制及影响模型评估结果的关键因素。 展开更多
关键词 暂态稳定 可解释性 数据驱动 决策规则 特征贡献度
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基于特征贡献度的安卓恶意应用检测 被引量：4
3
作者 刘启川 覃仁超 +2 位作者 刘玲 卜得庆 袁平 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期928-932,共5页
为提高Android恶意软件检测准确率,提出一种基于特征贡献度的特征选择算法。针对现有Android应用数据集特征的分布特点,通过计算特征的类内以及类间贡献度,设定阈值筛选出贡献度高的特征数据,用于恶意应用检测分类。实验结果表明,所提... 为提高Android恶意软件检测准确率,提出一种基于特征贡献度的特征选择算法。针对现有Android应用数据集特征的分布特点,通过计算特征的类内以及类间贡献度,设定阈值筛选出贡献度高的特征数据,用于恶意应用检测分类。实验结果表明,所提算法能有效且可靠地检测恶意应用,其准确率和召回率十分接近,适用于恶意应用检测;与传统特征选择算法相比,该算法可以在较少特征数量的情况下达到理想的检测效果。 展开更多
关键词 ANDROID系统 恶意应用 特征选择算法 特征贡献度 机器学习
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基于两种特征贡献度的特征选择
4
作者 周瑞琼 朱颢东 吴洪丽 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第5期44-47,共4页
特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起... 特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。 展开更多
关键词 特征选择 文本分类 特征贡献度 文档分散程度
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