特征选择方法之TF-IDF、DF

    TF_IDF, DF都是通过简单的统计来选择特征，因此把它们放在一块介绍

    1、TF-IDF

    单词权重最为有效的实现方法就是TF*IDF, 它是由Salton在1988 年提出的。其中TF 称为词频, 用于计算该词描述文档内容的能力; IDF 称为反文档频率, 用于计算该词区分文档的能力。TF*IDF 的指导思想建立在这样一条基本假设之上: 在一个文本中出现很多次的单词, 在另一个同类文本中出现次数也会很多, 反之亦然。所以如果特征空间坐标系取TF 词频作为测度, 就可以体现同类文本的特点。另外还要考虑单词区别不同类别的能力, TF*IDF 法认为一个单词出现的文本频率越小, 它区别不同类别的能力就越大, 所以引入了逆文本频度IDF 的概念, 以TF 和IDF 的乘积作为特征空间坐标系的取值测度。

   TFIDF 法是以特征词在文档d中出现的次数与包含该特征词的文档数之比作为该词的权重，即

   其中， Wi表示第i个特征词的权重，TFi(t，d)表示词t在文档d中的出现频率，N表示总的文档数，DF(t)表示包含t的文档数。用TFIDF算法来计算特征词的权重值是表示当一个词在这篇文档中出现的频率越高，同时在其他文档中出现的次数越少，则表明该词对于表示这篇文档的区分能力越强，所以其权重值就应该越大。将所有词的权值排序, 根据需要可以有两种选择方式:( 1) 选择权值最大的某一固定数n 个关键词;选择权值大于某一阈值的关键词。

    TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。

    此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

    2、文档频次方法(Document Frequency)

    文档频数(Document Frequency, DF)是最为简单的一种特征选择算法,它指的是在整个数据集中有多少个文本包含这个单词。在训练文本集中对每个特征计一算它的文档频次，并且根据预先设定的阑值去除那些文档频次特别低和特别高的特征。文档频次通过在训练文档数量中计算线性近似复杂度来衡量巨大的文档集，计算复杂度较低，能够适用于任何语料，因此是特征降维的常用方法。

   在训练文本集中对每个特征计算它的文档频数,若该项的DF 值小于某个阈值则将其删除,若其DF 值大于某个阈值也将其去掉。因为他们分别代表了“没有代表性”和“没有区分度”2 种极端的情况。DF 特征选取使稀有词要么不含有用信息,要么太少而不足以对分类产生影响,要么是噪音,所以可以删去。DF 的优点在于计算量很小,而在实际运用中却有很好的效果。缺点是稀有词可能在某一类文本中并不稀有,也可能包含着重要的判断信息,简单舍弃,可能影响分类器的精度。

 文档频数最大的优势就是速度快,它的时间复杂度和文本数量成线性关系,所以非常适合于超大规模文本数据集的特征选择。不仅如此,文档频数还非常地高效,在有监督的特征选择应用中当删除90%单词的时候其性能与信息增益和x2 统计的性能还不相上下。DF 是最简单的特征项选取方法, 而且该方法的计算复杂度低, 能够胜任大规模的分类任务。