Dengesiz Metin Sınıflandırmada Öznitelik Seçim Yöntemlerinin Etkililiği

Metin verilerinin sınıflar arasında dağılımı genellikle eşit değildir. Bu durum, metin sınıflandırma işleminde sınıflandırıcıların performansına olumsuz yansımaktadır. Dengesiz metin sınıflandırma ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Metin sınıflandırma işleminin önemli aşamalarından olan öznitelik seçim aşaması, dengesiz metin probleminde de kritik öneme sahiptir. Öznitelik seçme metotlarının dengesiz metinlerin sınıflandırılması üzerindeki etkisi bu çalışmada etraflıca araştırılmıştır. Bu doğrultuda, iki farklı veri seti üzerinde üç farklı sınıflandırıcı ve dokuz farklı öznitelik seçim metodu ile birçok deney yapılmıştır. Ayrıca öznitelik seçim yöntemlerinin başarıları farklı öznitelik sayılarında da gözlemlenmiştir. NDM, DFSS, PFS, POISSON, CHI2, IG, GINI, DFS ve MDFS olarak adlandırılan 9 farklı öznitelik seçim metodu değerlendirilmiştir. Destek Vektör Makinesi insert ignore into journalissuearticles values(SVM);, Karar Ağacı insert ignore into journalissuearticles values(DTREE); ve Basit Bayes insert ignore into journalissuearticles values(MNB); sınıflandırıcıları ile deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Reuters-21578 veri setinde DFS ve CHI2 öznitelik seçim yöntemleri Makro-F1 değerlendirme metriği üzerinden yaklaşık en yüksek 80 değerini alırken, SPAM SMS veri setinde, DFS öznitelik seçim yöntemi en yüksek skor olarak 95 ve CHI2 öznitelik seçim yöntemi 94 değerlerini almıştır. Öznitelik seçme metotlarından DFS ve CHI2’nin dengesiz metin sınıflandırmada daha başarılı olduğu görülmektedir.