Abstract :Metin sınıflandırma, belgelerin önceden belirlenmiş sınıflara atanmasına yönelik bir çalışma alanıdır. Elektronik belgeler, en önemli bilgi kaynaklarının başında gelmektedir. Metin sınıflandırma, belgelerin otomatik indekslenmesi, istenmeyen e-postaların filtrelenmesi, görüş madenciliği gibi birçok farklı alanda uygulama alanı bulmaktadır. Belgeler makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılmadan önce önişleme (dizgeciklere ayırma, kök bulma vb.), uygun veri temsil yöntemi ile temsil etme (sözcük torbası yöntemi, terim sıklığı, terim varlığı vb.) ve öznitelik seçimi gibi işlemlere tabi tutulur. Metin sınıflandırmada görülen en temel sorunlardan biri, yüksek boyutluluktur. Bu nedenle, öznitelik seçim yöntemleri uygulanarak, veri setinin daha küçük bir altküme ile temsil edilmesiyle ölçeklenebilirlik, etkinlik ve doğru sınıflandırma oranı bakımından daha iyi bir model oluşturulması amaçlanır. Bu çalışmada, dokuz farklı metin sınıflandırma veri seti için, filtre tabanlı ve sarmalama tabanlı öznitelik seçim yöntemleri ile elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Keywords : Metin Sınıflandırma, Öznitelik Seçimi, Filtre Tabanlı Öznitelik Seçimi, Sarmalama Tabanlı Öznitelik Seçimi, Sezgisel Arama
