一种基于注意力机制优化的集成遗传特征选择方法

本发明公开了一种基于注意力机制优化的集成遗传特征选择方法，对于软件缺陷预测的训练数据集，通过遗传算法进行特征选择。具体是，使用二进制对个体的基因进行编码，然后使用个体作为掩码，从训练数据集中选取特征构建特征子集，1表示特征选中，0表示特征不选中。通过多头注意力机制计算父代中每个基因的质量分数，根据基因的质量分数选择交叉的位置生成子代个体，基因的质量分数越高，被选中的概率也越高。使用特征子集对基模型进行训练，计算特征子集在基模型上的均方误差，取负值后作为适应度值，将适应度值最高的个体作为最优个体，从训练数据集中选择特征，构建特征子集对软件缺陷预测模型进行训练，提升模型的泛化能力与训练效率。