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為解決克隆代碼有害性預(yù)測(cè)過(guò)程中特征無(wú)關(guān)與特征冗余的問(wèn)題，提出一種基于相關(guān)程度和影響程度的克隆代碼有害性特征選擇組合模型。首先，利用信息增益率對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性的初步排序；然后，保留相關(guān)性排名較高的特征并去除其他無(wú)關(guān)特征，減小特征的搜索空間；接著，采用基于樸素貝葉斯等六種分類器分別與封裝型序列浮動(dòng)前向選擇算法結(jié)合來(lái)確定最優(yōu)特征子集。最后對(duì)不同的特征選擇方法進(jìn)行對(duì)比分析，將各種方法在不同選擇準(zhǔn)則上的優(yōu)勢(shì)加以利用，對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選和優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與未進(jìn)行特征選擇之前對(duì)比發(fā)現(xiàn)有害性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高15.2 -34個(gè)百分點(diǎn)以上；與其他特征選擇方法比較，該方法在F1測(cè)度上提高1.1- 10.1個(gè)百分點(diǎn)，在AUC指標(biāo)上提升達(dá)到0.7- 22.1個(gè)百分點(diǎn)，能極大地提高有害性預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度。
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