基于随机森林和支持向量机的分类特征选择

由于数据具有海量、高相关性和非线性的特点,所以如何选择原始数据的本质特征,是关系到能否有效提高问题分类器推广能力的关键问题。本文讨论了目前基于所有特征以及词袋和词序列袋的特征选择方法,提出了采用随机森林和支持向量机(SVM)相结合的方法来进行特征选择。实验证明,此方法能够有效地选择分类特征,从而提升问题分类的效率和精度。