バンディットアルゴリズムを適用する際に、より高い性能を得るためには、以下のような特徴量を考慮することが重要です。まず、各ファルトローカリゼーション（FL）技術の過去のパフォーマンスデータを特徴量として使用することが挙げられます。具体的には、各技術のEXAMスコアの履歴や、異なるモジュールに対する成功率、失敗率などが有効です。また、FL技術の特性に基づくメタデータ（例えば、技術の計算コストや適用可能なソフトウェアの種類）も考慮することで、より適切な技術選択が可能になります。さらに、開発者の経験や知識、過去のデバッグ履歴などの人間的要因も特徴量として組み込むことで、バンディットアルゴリズムの選択精度を向上させることが期待できます。