文本分类特征选择方法

1）DF(DocumentFrequency)文档频率

DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性

2）MI(MutualInformation)互信息法

互信息法用于衡量特征词与文档类别直接的信息量。

如果某个特征词的频率很低，那么互信息得分就会很大，因此互信息法倾向"低频"的特征词。相对的词频很高的词，得分就会变低，如果这词携带了很高的信息量，互信息法就会变得低效。

3）(Information Gain) 信息增益法

通过某个特征词的缺失与存在的两种情况下，语料中前后信息的增加，衡量某个特征词的重要性。

4）CHI(Chi-square)卡方检验法

利用了统计学中的"假设检验"的基本思想：首先假设特征词与类别直接是不相关的

如果利用CHI分布计算出的检验值偏离阈值越大，那么更有信心否定原假设，接受原假设的备则假设：特征词与类别有着很高的关联度。

5）WLLR(Weighted LogLikelihood Ration)加权对数似然

6）WFO（WeightedFrequency and Odds）加权频率和可能性