文本分类 - 如何找到对决策影响最大的特征答案

【问题标题】：Text Classification - how to find the features that most affected the decision文本分类 - 如何找到对决策影响最大的特征
【发布时间】：2014-01-16 19:58:44
【问题描述】：

当使用SVMlight 或LIBSVM 将短语分类为正面或负面时（情绪分析），有没有办法确定哪些是影响算法决策的最有影响力的词？例如，发现单词"good" 有助于确定一个短语是积极的，等等。

【问题讨论】：

标签： machine-learning nlp svm sentiment-analysis text-classification

【解决方案1】：

如果您使用线性内核，那么可以 - 只需计算权重向量：

w = SUM_i y_i alpha_i sv_i

地点：

sv - 支持向量
alpha - 使用 SVMlight 找到的系数
y - 对应的班级（+1 或 -1）

（在某些实现中，alpha 已经乘以 y_i，因此它们是正/负）

一旦您拥有w，它的维度为1 x d，其中d 是您的数据维度（词袋中的词数/tfidf 表示）只需选择具有高绝对值的维度（无论是正数或否定）以找到最重要的特征（单词）。

如果您使用某些内核（如 RBF），那么答案是否定的，因为分类过程以完全不同的方式执行，所以没有直接的方法可以取出最重要的特征。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如@lejlot 提到的，在 SVM 中使用线性核，其中一种特征排名策略是基于模型中权重的绝对值。另一种简单有效的策略是基于 F-score。它单独考虑每个特征，因此不能揭示特征之间的相互信息。您还可以通过删除该特征并观察分类性能来确定该特征的重要性。

您可以查看此article 了解有关功能排名的更多详细信息。

对于 SVM 中的其他内核，功能排名不是那么简单，但仍然是 feasible。您可以在核空间中构造一组正交基向量，并通过核浮雕计算权重。然后可以根据权重的绝对值进行隐式特征排序。最后将数据投影到学习的子空间中。

【讨论】：