régularisation

Ce travail porte sur l’étude de l’apport de la sélection de caractéristiques pour la classification multi-classe de textes. Quatre méthodes de sélection ont été comparées : la spécificité lexicale, le TF-IDF, l’information mutuelle, et la différence proportionnelle catégorique. Pour éviter l’effet du sur-apprentissage, la sélection des caractéristiques a été intégrée à la validation croisée pour chaque sous-échantillon d’apprentissage. L’évaluation est réalisée principalement par un algorithme Bayésien Naïf Multinomial, et des tests sur les Machines à Vecteurs de Support ont été menés pour étudier l’effet de la régularisation. Selon des résultats expérimentaux, la spécificité lexicale, qui a obtenu une micro-moyenne F-mesure de 72.14% avec une réduction de 57% de caractéristiques, est la méthode la plus performante. .