Filtreringsfunktionsvalalgoritmen är en typ av viktig metod för att minska dimensionaliteten inom textkategoriseringen. De flesta filtreringsfunktionsvalalgoritmer utvärderar betydelsen av en funktion för en kategori baserad på balanserade datauppsättningar och tar inte hänsyn till obalansfaktorn för datauppsättningen. I detta dokument föreslogs ett nytt system som kan försvaga de negativa effekter som orsakas av obalansfaktorn i corpus. Vi utvärderade de förbättrade versionerna av nio välkända funktionsvalsmetoder (Information Gain, Chi statistik, Document Frequency, Orthogonal Centroid Feature Selection, DIA association factor, Comprehensive Measurement Feature Selection, Avvikelse från Poisson Feature Selection, förbättrat Gini index och ömsesidig information) med hjälp av naiva Bayes och stöd vektormaskiner på tre referensdokumentsamlingar (20-Nyhetsgrupper, Reuters-21578, och WebKB). De experimentella resultaten visar att det förbättrade systemet avsevärt kan förbättra funktionen-val metoder.
Ett annat system föreslogs i REF för att förbättra de välkända metoderna för urval av filterfunktioner.
Improved Feature-Selection Method Considering the Imbalance Problem in Text Categorization
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}