Abstract-Huge antalet dokument ökar snabbt, därför, att organisera det i digitaliserad form text kategorisering blir en utmanande fråga. En viktig fråga för textkategorisering är dess stora antal funktioner. De flesta av funktionerna är bullriga, irrelevanta och överflödiga, vilket kan vilseleda klassificeringen. Därför är det mycket viktigt att minska dimensionaliteten av data för att få mindre delmängd och ge mest vinst i information. Feature urval tekniker minskar dimensionaliteten av funktionsutrymme. Det förbättrar också den övergripande noggrannheten och prestandan. För att lösa problemen med kategorisering av text anses därför urvalet av funktioner vara en effektiv teknik. Därför föreslog vi en flerstegsmodell för urval av funktioner för att förbättra klassificeringens övergripande noggrannhet och prestanda. I det första steget utförs dokumentets förbehandlingsdel. För det andra rangordnas varje term i dokumenten efter deras betydelse för klassificeringen med hjälp av informationsvinsten. För det tredje tillämpas grov teknik på de termer som rankas som viktiga och funktionsminskning genomförs. Slutligen utförs en dokumentklassificering på kärnfunktionerna med Naive Bayes och KNN-klassificering. Experiment utförs på tre UCI-datauppsättningar, Reuters 21578, Classic 04 och Newsgroup 20. Resultaten visar den föreslagna modellens bättre noggrannhet och prestanda.
H. Patil m.fl. Ref föreslagna flerstegsmodell för urval av funktioner för dokumentklassificering med hjälp av IG och Rough set.
A Multistage Feature Selection Model for Document Classification Using Information Gain and Rough Set
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}