我正在处理数千份需要分类到五个类别的文档。我使用的是朴素贝叶斯分类器。在对一些样本邮件进行测试时，它运行得很好，但当我将其应用到原始数据集时，由于特征数量较多，计算变得非常复杂。有一点的值非常小，几乎为零。所以我的问题是，如何避免得到非常小的值的问题，以及如何改进特征选择？

回答：

Weka 支持通过搜索数据中所有可能的特征组合来进行特征选择，以找到最适合预测的子集（基于评分和排名）。请参考示例代码。