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為解決克隆代碼有害性預測過程中特征無關與特征冗余的問題，提出一種基于相關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，利用信息增益率對特征數據進行相關性的初步排序；然后，保留相關性排名較高的特征并去除其他無關特征，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前向選擇算法結合來確定最優特征子集。最后對不同的特征選擇方法進行對比分析，將各種方法在不同選擇準則上的優勢加以利用，對特征數據進行分析、篩選和優化。實驗結果表明，與未進行特征選擇之前對比發現有害性預測準確率提高15.2 -34個百分點以上；與其他特征選擇方法比較，該方法在F1測度上提高1.1- 10.1個百分點，在AUC指標上提升達到0.7- 22.1個百分點，能極大地提高有害性預測模型的準確度。
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