#特徵選擇
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最大差異最大化標準：一種用於文字分類的特徵選擇方法
特徵選擇在文字分類中的重要性對於文字分類來說選擇一組具有高區分能力的特徵（詞語）需要使用特徵選擇的方法。在文字特徵選擇中，Accuracy2（ACC2）通常被用來評估詞語在文字分類中的區分能力，但 ACC2 將絕對檔案率差異相同但區分能力不同的詞彙視為相等的，這是不合理的。ACC2 的局限性 ACC2
最大差異最大化準則：一種文字分類特徵選擇方法
特徵選擇新方法 Max-difference maximization criterion 有望提升文字分類效能一個有效的文字分類模型必須依靠特徵選擇來挑選出高區分度的特徵詞（features）。但在現有的分類準則中，常常無法針對出現率稀少但實際上重要的詞作出正確評斷。為理解決這個問題，一個研究團隊提出
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