Mallet，如何使用 ExpGain 和 GradientGain 方法构造 FeatureSelector

【问题标题】：Mallet, how to use ExpGain and GradientGain method to construct a FeatureSelectorMallet，如何使用 ExpGain 和 GradientGain 方法构造 FeatureSelector
【发布时间】：2016-05-05 02:03:52
【问题描述】：

我想测试使用 Mallet 构建的文本分类器的准确性，有 4 种特征选择方法可用。（FeatureCounts、InfoGain、ExpGain 和 GradientGain）。我想知道如何使用 ExpGain 和 GradientGain。

例如：特征选择器 fselector=新特征选择器 (new FeatureCounts.Factory(),numOfFeature);

【问题讨论】：

标签： nlp mallet

【解决方案1】：

您提到的每个类都是 RankedFeatureVector 的子类。他们应用不同的规则为每个功能生成分数。然后，您可以通过传递 RankedFeatureVector 和要保留的特征数量来构造一个新的 FeatureSelection 对象。

This API page 展示了如何使用 FeatureSelection 对象来训练分类器。

【讨论】：