《表3 港口码头货运风险因素》

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《基于贝叶斯网络的港口干散货货运风险预测研究》

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使用特征排序和分类器相结合的方法进行特征选择，根据分类效果选择相关度较高的28个特征，见表3。表3中仍可能存在不相关或冗余因素，在下一阶段的贝叶斯网络结构学习中可通过评分函数进一步提取关键因素。