基于相对密度的类不平衡软件缺陷预测

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在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能。为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法。该方法首先采用所提的相对密度方法,即通过精确计算任意不同类训练样本之间的概率密度的比例关系,来计算各样本的类间相对密度,并设计相应隶属函数,求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证。实验结果表明:与诸多
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