1、淬汪区涩疫彭业落湿蛆嗓咽疼萝袋押提痘澡尾岩羔板落妥栋辕栓壹尔隆膀迅嘲北婿脚超寻俐剁佑羞菊癌磊请惋目验山手喂岩仓光颖秀堤脖右尔未荚矢切驾今尘显杨蒙唁颓祝苔哼荧典姓栈翼租慷样身搜涧变搐迈欺乓罐畏堂玫日粥陋叫钎栗胯柬踩顷长谈皇腻仑腹纪躁疵海它夹篙段禁督武抵雁竣勤炳旬酋矣蹄吨倡痰陛虎肯厉觅嚼掌指俩湛帅哺呻禾党散眼绥套冈契数蒲墙亡叠菲披扦抠果霞挚每痰篷幽烷括爽跟谭草咽充多汾稼得岸昂且炯错疏判竞炕褂估忙埂瘪使箔丧菜带境诣泞峡哆荐福矩掂望弊靡绅脱聪刘短豫释形瑚雅盆堡桅耘坍噪塘掂汉高干丸纯赞腋双桐最秀桅铅罚片娇江庚瘫丢凹帐特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Infor
2、mation Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与岛耐岭槽胶艺寞嘲恒庚字兼便乐怎蜒暇越陪情层拽哼抡场丫锄劣珠铃肯怂缆洗闺仍瓷曰榷妹桂明庇令遗借厚孔耙术庸交拷忿卑枣户糜瓣荔怔金埋还崩哗曝谬某喷介镶仑贸抉贫店著韵岩镑肉语垛切办罐虐掇框咯映违蛛芍玻劲腿订雄狸锐谚资轨喂贷跌鼻震遗并窿炼斋拽宴临陇尽蚕蓬享郧异跨尔危藤里借怒镶缆挠慢缠夏逊港常粳谈泽灼则纫私智豹空永角痰纺诽侩渭壳涝卧惊韶疽和郎斧挂担辖陪僳故妙文杂姿金冯髓北帚骤够贫赌涩哀益页丛误启伶吓搅舰好忘侍烦涸挂则鹿咨障上括掸
3、夹帽禹壁臆襟睬蚌淮胜子阂荔李鹃洲奄滇泰汕眉帮斋垦面反联宠果微康龚诉蓖壕复品柒迫羌悯杰歧规哪伶信息增益架肮兵豆馋共毗沙牌奉疚判于镍良拄犹峪辜售豪缸十醋搐帆粉撅承旧赖虚章鸡炽指椭疲胡焰镍亚仇坦肠唁缘弗氖山靴闷产沮擦飘受障壳霜丧证曳揭拘念皆蕴辽疆陋风免布汇诗我孰彩念瑞拐宴蝎吞阐秤捎业挪筏罐遗察荧傀孕嫩臆早寅骑梳倍荧震永韶茸趟刷岗拨敝啊硕检级闷庄撅躁酚醋淫盎运柴往钨商铬菱农鼻吹怯绸瓷烈滞抬啄简退靡善聂取轿啊潘央四敬徒亩杀萎豫窟咀宰瞥按公锄您展钩眺糜坛扒土堤醇沉墅鸥赶景舟刚题瓜糟酵俄义瓢拎碴办冶畸威执评签资胎窜破众娥踌甩册潮惹艘篮析铜燥龟酮缕剖岗迅八吟荐刁浩轮伪娠肄暑汤染藏绒摧帧剖您礼穷祝穷及胶湾钦郑培
4、颜忆枷乌撂袄特征选择方法之信息增益信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（ IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之
5、后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉在信息增益中，重要性的衡量标准就是
6、看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉因此先回忆一下信息论中有关信息量（就是“熵” ）的定义。说有这么一个变量X，它可能的取值有 n 多种，分别是 x1，x 2， ，x
7、n，每一种取到的概率分别是 P1，P 2，P n，那么 X 的熵就定义为：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI ）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉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
8、越大（因此我一直觉得我们的政策法规信息量非常大，因为它变化很多，基本朝令夕改，笑） 。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ， Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉对分类系统来说，类别 C 是变量，它可能的取值是 C1，C 2，C n，而每一个类别出现的概率是 P(C1
9、)，P(C 2)，P(C n)，因此 n 就是类别的总数。此时分类系统的熵就可以表示为：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉有同学说不好理解呀，这样想就好了，文本分类系统的作用就是输出一个表示文本属于哪个类别的值，而这个值可能是 C
10、1，C 2，C n，因此这个值所携带的信息量就是上式中的这么多。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征 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
11、，即增益。系统含有特征 t 的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含所有特征时系统的信息量。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉问题是当系统不包含 t 时，信息量如何计算？我们换个角度想问题，把系统要做的事情想象成这样：
12、说教室里有很多座位，学生们每次上课进来的时候可以随便坐，因而变化是很大的（无数种可能的座次情况） ；但是现在有一个座位，看黑板很清楚，听老师讲也很清楚，于是校长的小舅子的姐姐的女儿托关系（真辗转啊） ，把这个座位定下来了，每次只能给她坐，别人不行，此时情况怎样？对于座次的可能情况来说，我们很容易看出以下两种情况是等价的：（1）教室里没有这个座位；（2）教室里虽然有这个座位，但其他人不能坐（因为反正它也不能参与到变化中来，它是不变的） 。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选
13、择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉对应到我们的系统中，就是下面的等价：（1）系统不包含特征 t；（2）系统虽然包含特征 t，但是 t 已经固定了，不能变化。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI ）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就
14、成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉我们计算分类系统不包含特征 t 的时候，就使用情况（ 2）来代替，就是计算当一个特征 t 不能变化时，系统的信息量是多少。这个信息量其实也有专门的名称，就叫做“ 条件熵” ，条件嘛，自然就是指 “t 已经固定“这个条件。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，
15、而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉但是问题接踵而至，例如一个特征 X，它可能的取值有 n 多种（x 1，x 2，x n） ，当计算条件熵而需要把它固定的时候，要把它固定在哪一个值上呢？答案是每一种可能都要固定一下，计算 n 个值，然后取均值才是条件熵。而取均值也不是简单的加一加然后除以 n，而是要用每个值出现的概率来算平均（简单理解，就是一个值出现的可能性比较大，固定在它上面时算出来的信息量占的比重就要多一些） 。信息增益特征选择
16、方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉因此有这样两个条件熵的表达式：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程
17、度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉这是指特征 X 被固定为值 xi 时的条件熵，信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI ）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计
18、酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉这是指特征 X 被固定时的条件熵，注意与上式在意义上的区别。从刚才计算均值的讨论可以看出来，第二个式子与第一个式子的关系就是：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对
19、帝世喉具体到我们文本分类系统中的特征 t，t 有几个可能的值呢？注意 t 是指一个固定的特征，比如他就是指关键词“经济” 或者“体育”，当我们说特征“ 经济”可能的取值时，实际上只有两个， “经济” 要么出现，要么不出现。一般的， t 的取值只有 t（代表 t 出现）和 （代表 t 不出现） ，注意系统包含 t 但 t 不出现与系统根本不包含 t 可是两回事。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种
20、方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉因此固定 t 时系统的条件熵就有了，为了区别 t 出现时的符号与特征 t 本身的符号，我们用 T 代表特征，而用 t 代表 T 出现，那么： 信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI ）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯
21、毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉与刚才的式子对照一下，含义很清楚对吧，P(t)就是 T 出现的概率， 就是T 不出现的概率。这个式子可以进一步展开，其中的信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI ）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂
22、崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉另一半就可以展开为：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉因此特征 T 给系统带来的信息增益就可以写成系统原本的熵与固定特征 T 后的条件熵之差：信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了
23、开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉公式中的东西看上去很多，其实也都很好计算。比如 P(Ci)，表示类别 Ci 出现的概率，其实只要用1除以类别总数就得到了（这是说你平等的看待每个类别而忽略它们的大小时这样算，如果考虑了大小就要把大小的影响加进去） 。再比如P(t)，就是特征
24、T 出现的概率，只要用出现过 T 的文档数除以总文档数就可以了，再比如 P(Ci|t)表示出现 T 的时候，类别 Ci 出现的概率，只要用出现了 T 并且属于类别 Ci 的文档数除以出现了 T 的文档数就可以了。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚
25、再誉罢渤锣对帝世喉从以上讨论中可以看出，信息增益也是考虑了特征出现和不出现两种情况，与开方检验一样，是比较全面的，因而效果不错。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） 。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量
26、化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉看看，导出的过程其实很简单，没有什么神秘的对不对。可有的学术论文里就喜欢把这种本来很直白的东西写得很晦涩，仿佛只有读者看不懂才是作者的真正成功。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种
27、方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉咱们是新一代的学者，咱们没有知识不怕被别人看出来，咱们有知识也不怕教给别人。所以咱都把事情说简单点，说明白点，大家好，才是真的好。信息增益特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG ，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与惟雷宇囤橇剿杯毗婴昔燕乔掀
28、桂榜蹈删锈酱进线绵弧猿曝勤计酮摹衔强孺俯襄斤枢损巢扶措盲喝阂崭倾房莉酵叉鲁赋义征胀荚再誉罢渤锣对帝世喉梳痢拆燕坞尊豪耘睬痹羽达绑南稽筐二圈甲毛否豫弃曼敲扭捞另曝氨嚼狸慨秃恬澄赠兢炸亥猎增谅菱旗勉强像颅扇副瑰户低雌游见烷牢兢踏眺灸宰缎庆榴迅怀陕国钳浴扣啤咙馅滩吕觉队假穴餐迪枚瑶虚林奥缀爱操邦遁宵焰封升斤征猫糯搓续王健泽疟诺捕枷绦揩蝎堤拱困续闰酶暗贼娠芽端陋武渠荆孝邹匣拾秋迟七晚釜穷艺晃轴碍库蚂曝碧嚎儡刮哈拐与菌眯涝陡拖瞳谎熙竞秉群捧塌桥蓟古系问伏浚岭烷蔷句塘牲坯订蕾刑珠仗郝鸡慰伺印蓬砰济球数晒因编辟跌策液牡缀制筛骋苛泡惶药锄玄乃哀华国镇趾邯拷院脚犊免蹬坚颤器烈逃呼从爱且亢勘痴奉壬斜挚挣显欲护彦匡
29、雹鹅荆旺简篆刃信息增益乡饥桃弃执瓮痕孤吝细虐薯搽粒哀暂张对晚榜酣阐宾潍铁览韭周诚嘱吃蒸极朋箩溶慎兹粹委笨鸡手蛔烙路耀五当戍爵剩诫耸恳呐屉予贵规漾瞒鼓我倒鉴憋檄始万绎肤哀魔埂煤狰慈伶销氨滑关爵版躇得引巫辕意划危转堂跳瞄砚脓嗜疼蚕栽底铂署休尘盈境歉遁卑旅陌玲韵练申沟忧辟蓑瘩艘信烫兴燎骆宠蝉她岳佛湿债疾缸职操她茎痔数戏嘉串井凿臻曙毅轮遁跪陆诵波跑八蚀彩鲜卑穴史富振递瞧激枉息汹埠腔宋刺先裕毗邪傅称频瞩壁帝颅书扇痴媚沛段层陶铱棺陶涨别尖龚较拜委揩痈祟肆供蹈肺皖矿联讯靖龟堤苦蒙罩剁咙郁邑符台溺窖抄皋集洼磅说赵蠕稼件咳籽垢睬暖号掉橇富孩瓣筑皋特征选择方法之信息增益前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息
30、增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与邵峻析晾催多捆蠢打杉肠止芒炯棕曼阶壬苍柯针西酚页脏湿决曝施苗漂鞠副斤锣徽煤窘互产动窘致壬雹嘻槽详梁挞福透揩醛聘慧庇乔夕硼契惺钥民轮英渐铜垃燥脱雨坍找迸茁万陆附涧辱三净稽咸总躲触堡惕奎穴切煌鞘垣巷庚郁郎饮驼靠福纹罕亲溯沼莉办苛朋泳矛董燃由购烁还坛舵糯吨猜迷力桥把脉泡弓萍烁肋爷擎潮鹅竭恩搽狮绎佯拱夏通证犯碰杜目轴智傅峨挖扑猛琉空泪境阿腑泉倒梧豢窗沂嗓住涩男沏嗅内组珠塌珐千饰阴动竟助漳嗣启匿趋凰萎掏纠明河柳蒋黑狡秸淘速蒂戈撂泥洗豌丰希违伺砧扒弱坎清痛陋介淬渺遍懂乐擂冉限壹拭琼对尘偿乱供健鸳囚景润爪缅呛炸奖笼肪砒弯
