文本分类中信息增益的计算
在文本分类中，需要进行特征选择，常采用的方法是计算每个特征的信息增益，
公式如下：
式中：P(Ci)，表示类别Ci出现的概率，用类别Ci的文档数除以总的文档数；
P(t)，就是特征T出现的概率，用出现过T的文档数除以总文档数
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
P(Ci|~t)怎么计算？是P(Ci|~t)=1-P(Ci|t)吗？从概率论的角度看不对。
请高手指点
[解决办法]
是这样计算的
