کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10322655 | 660870 | 2011 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Comparison of metrics for feature selection in imbalanced text classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
⺠Feature selections using Type-I metrics (ÏP2 and Gini index) achieve the comparable classification performances with those of the combination framework using Type-III metrics (signed Ï2 and signed information gain). ⺠The performances with Type-II metrics (Ï2 and information gain) are significantly degraded with increasing the degree of class imbalance. ⺠Type-III metrics produced the best performance; however, the optimization with these metrics is not easy in real applications. ⺠Type-I metrics serve as more simplified alternative methods for the combination framework. ⺠The classification performances using Type-I and Type-II metrics have positive correlations with the number of negative features.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 5, May 2011, Pages 4978-4989
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 5, May 2011, Pages 4978-4989
نویسندگان
Hiroshi Ogura, Hiromi Amano, Masato Kondo,