文本分类特征选择方法
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0x01 TF-IDF的误区
TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。
（1）它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多，而其它类出现少，即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词，在各个类间分布比较均匀，这样的词对分类基本没有贡献；但是如果一个特征词比较集中的分布在某个类中，而在其它类中几乎不出现，这样的词却能够很好代表这个类的特征，而TF-IDF不能区分这两种情况。
（2）没有考虑特征词在类内部文档中的分布情况。在类内部的文档中，如果特征词均匀分布在其中，则这个特征词能够很好的代表这个类的特征，如果只在几篇文档中出现，而在此类的其它文档中不出现，显然这样的特征词不能够代表这个类的特征。
特征提取的目的在于降维。即使随机选取一部分词，分类效果也不会差到惊人的地步。采用了TF-IDF方法的分类效果当然也能有不错的效果。当然，TF-IDF用于向量空间模型，进行文档相似度计算是相当有效的。
0x02 特征选取方法
文本中能观察到的量其实只有两个：词频和文档频率，所有的方法一律以这两个量为计算基础。简单综合这两者的TF-IDF选择出来的特征不具有类别区分度。以文档频率为基础的特征选择算法有文档频次方法（直接依据文档频率大小排序的方法）、卡方检验、信息增益、互信息等。
针对英文纯文本的实验结果表明：作为特征选择方法时，卡方检验和信息增益的效果最佳（相同的分类算法，使用不同的特征选择算法来得到比较结果）；文档频率方法的性能同前两者大体相当，术语强度方法性能一般；互信息方法的性能最差。
0x03 卡方检验（Chi-square）
卡方检验最基本的思想就是通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。具体做的时候常常先假设两个变量确实是独立的（“原假设”），然后观察实际值（观察值）与理论值（这个理论值是指“如果两者确实独立”的情况下应该有的值）的偏差程度，如果偏差足够小，我们就认为误差是很自然的样本误差，是测量手段不够精确导致或者偶然发生的，两者确确实实是独立的，此时就接受原假设；如果偏差大到一定程度，使得这样的误差不太可能是偶然产生或者测量不精确所致，我们就认为两者实际上是相关的，即否定原假设，而接受备择假设。
理论值为E，实际值为x，偏差程度的计算公式为：
这个式子就是卡检验使用的差值衡量公式。当提供了数个样本的观察值x1，x2，……xi，……xn之后，代入到式中就可以求得卡方值，用这个值与事先设定的阈值比较，如果大于阈值（即偏差很大），就认为原假设不成立，反之则认为原假设成立。
在文本分类的特征选择阶段，一般使用“词t与类别c不相关”来做原假设，计算出的卡方值越大，说明对原假设的偏离越大，我们越倾向于认为原假设的反面情况是正确的。选择的过程为每个词计算它与类别c的卡方值，从大到小排个序（此时卡方值越大越相关），取前k个就可以。
例如，N篇文档，分类有体育和非体育，考察特征词“篮球”与类别“体育”的相关性。
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特征选择 |
1．属于“体育” |
2．不属于“体育” |
总 计 |
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1．包含“篮球” |
A |
B |
A+B |
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2．不包含“篮球” |
C |
D |
C+D |
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总 数 |
A+C |
B+D |
N |
根据原假设，“体育”类别中包含“篮球”的文档比例应与所有文档中包含“篮球”的文档比例相同。故，Ａ的理论值应为：
差值：
同样计算剩下三种情况的差值D12，D21，D22。最后计算“篮球”与“体育”类文章的卡值：
进一步化简，注意如果给定了一个文档集合（例如我们的训练集）和一个类别，则N，M，N-M（即A+C和B+D）对同一类别文档中的所有词来说都是一样的，而我们只关心一堆词对某个类别的卡方值的大小顺序，而并不关心具体的值，因此把它们去掉是完全可以的，故实际计算的时候我们都使用
卡方检验的缺点是：它只统计文档是否出现词，而不管出现了几次。这会使得他对低频词有所偏袒（因为它夸大了低频词的作用）。甚至会出现有些情况，一个词在一类文章的每篇文档中都只出现了一次，其卡方值却大过了在该类文章99%的文档中出现了10次的词，其实后面的词才是更具代表性的，但只因为它出现的文档数比前面的词少了“1”，特征选择的时候就可能筛掉后面的词而保留了前者。这就是卡方检验著名的“低频词缺陷”。因此卡方检验也经常同其他因素如词频综合考虑来扬长避短。
0x04 信息增益（IG，Information Gain）
信息熵（信息量）（系统的）
意思就是一个变量可能的变化越多（反而跟变量具体的取值没有任何关系，只和值的种类多少以及发生概率有关），它携带的信息量就越大。
一个系统一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越乱，信息熵就越高。所以，信息熵也可以说是系统有序化程度的一个衡量。
信息增益（特征的）
是指期望信息或者信息熵的有效减少量。
对于一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量。有它即信息熵，无它则是条件熵。
条件熵：计算当一个特征t不能变化时，系统的信息量是多少。
对于一个特征X，它可能的取值有n多种（x1，x2，……，xn），计算每个值的条件熵，再取平均值。
在文本分类中，特征词t的取值只有t（代表t出现）和
（代表t不出现）。那么
最后，信息增益
但信息增益最大的问题还在于它只能考察特征对整个系统的贡献，而不能具体到某个类别上，这就使得它只适合用来做所谓“全局”的特征选择（指所有的类都使用相同的特征集合），而无法做“本地”的特征选择（每个类别有自己的特征集合，因为有的词，对这个类别很有区分度，对另一个类别则无足轻重）。
0x05 附：特征提取步骤
附：特征提取步骤
1. 卡方检验
1.1 统计样本集中文档总数（N）。
1.2 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。
1.3 计算每个词的卡方值，公式如下：
1.4 将每个词按卡方值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数。
2. 信息增益
2.1 统计正负分类的文档数:N1、N2。
2.2 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。
2.3 计算信息熵
2.4 计算每个词的信息增益
2.5 将每个词按信息增益值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数。
3、
互信息（mutual information）是用来评价一个事件的出现对于另一个事件的出现所贡献的信息量
在对文本进行特征选择的时候，X表示某个词，Y表示类别，xi表示这个词的取值，在这里只有两种情况，出现和不出现，yi表示某一类，可能两类可能多类。
xi 和yi同时出现在整个数据集中的概率：
xi在 整个数据集中出现的概率：
yi在这个数据集中出现的概率：
对文本特征提取xi的取值只能是出现和不出现两种情况
使用互信息理论进行特征抽取是基于如下假设:在某个特定类别出现频率高,但在其他类别出现频率比较低的词条与该类的互信息比较大。通常用互信息作为特征词和类别之问的测度，如果特征词属于该类的话，它们的互信息量最大。由于该方法不需要对特征词和类别之问关系的性质作任何假设，因此非常适合于文本分类的特征和类别的配准工作。
特征项和类别的互信息体现了特征项与类别的相关程度,是一种广泛用于建立词关联统计模型的标准。互信息与期望交叉熵的不同在于没有考虑特征出现的频率,这样导致互信息评估函数不选择高频的有用词而有可能选择稀有词作为文本的最佳特征。因为对于每一主题来讲，特征t的互信息越大，说明它与该主题的共现概率越大，因此，以互信息作为提取特征的评价时应选互信息最大的若干个特征。
互信息计算的时间复杂度类似于信息增益,互信息的平均值就是信息增益。互信息的不足之处在于得分非常受词条边缘概率的影响。
参考：https://www.jianshu.com/p/ea48441d44a5
