软件缺陷预测中基于Wrapper的特征选择方法

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特征选择是提高软件缺陷预测精度的关键步骤之一。传统的软件缺陷预测过程主要基于Filter方式进行特征选择,基于Wrapper特征选择方法的研究还处于起步阶段。为了进一步研究Wrapper式特征选择方法在软件缺陷预测中的应用情况,将特征选择和缺陷预测过程相融合,结合不同的评价指标,设计了8种基于Wrapper式特征选择的缺陷预测方法。在这些方法中,首先选择4种常用的缺陷预测算法分别作为内部与外部分类器,然后在AUC和F-measure指标下选择特征子集,在AUC指标下评估预测结果。仿真结果表明,内部分类器和
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