随着电子邮件的普及与应用，垃圾邮件的泛滥也越来越受到人们的关注。而如何进行邮件特征选择，是邮件分类中的重要问题。在介绍词频和倒文档频度的基础上，对几种常用的特征选择算法进行了分析和比较，针对现有特征选择算法过于机械的缺点，将关键字权重引入到邮件分类中，提出了一种基于关键词权重的TF*IDF特征选择改进算法，并进行了实验验证。实验结果表明，采用该算法改进后的贝叶斯过滤器具有更好的过滤效果。