文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益

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　　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。

　　在信息增益中，重要性的衡量标准就是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。

　　才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，x2，，xn，每一种取到的概率分别是P1，P2，，Pn，那么X的熵就定义为：

　　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）。

　　对分类系统来说，类别C是变量，它可能的取值是C1，C2，，Cn，而每一个类别出现的概率是P(C1)，P(C2)，，P(Cn)，因此n就是类别的总数。此时分类系统的熵就可以表示为：

　　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C1，C2，，Cn，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，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。

　　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：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）。

　　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。

　　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。

　　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（x1，x2，，xn），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）。

　　因此有这样两个条件熵的表达式：

　　这是指特征X被固定为值xi时的条件熵，

　　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：

　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。

　　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。

　　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：

　　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

　　另一半就可以展开为：

　　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：

　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。

　　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。

　　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）。

　　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。

　　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。

　　系列文章：

　　文本分类入门(一)文本分类问题的定义

　　文本分类入门(二)文本分类的方法

　　文本分类入门(三)统计学习方法

　　文本分类入门(四)训练Part 1

　　文本分类入门(五)训练Part 2

　　文本分类入门(六)训练Part 3

　　文本分类入门(七)相关概念总结

　　文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

　　文本分类入门(九)文本分类问题的分类

　　文本分类入门（十）特征选择算法之开方检验