【摘 要】
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随着信息社会的发展和科技的进步,人们对软件系统的依赖逐渐加深,软件质量的可靠性保障越来越重要。软件缺陷预测作为检测缺陷模块的重要手段之一,可以通过对历史仓库的挖掘,描写与之相关的度量信息形成数据集,利用机器学习等方法对数据集进行学习,构建有效的预测模型。以测试出包含高缺陷的模块,对其进行检测,优化测试资源的分配。然而现实中有缺陷的数据样本较少,会导致机器学习训练后,更易将测试数据划分成多数类,在软
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随着信息社会的发展和科技的进步,人们对软件系统的依赖逐渐加深,软件质量的可靠性保障越来越重要。软件缺陷预测作为检测缺陷模块的重要手段之一,可以通过对历史仓库的挖掘,描写与之相关的度量信息形成数据集,利用机器学习等方法对数据集进行学习,构建有效的预测模型。以测试出包含高缺陷的模块,对其进行检测,优化测试资源的分配。然而现实中有缺陷的数据样本较少,会导致机器学习训练后,更易将测试数据划分成多数类,在软件缺陷预测中严重影响模型的分类性能。因此采用一定的方法缓解类不平衡问题是很有必要的。本文主要工作有:（1）在数据预处理层面,为了利用缺陷数据自身周围分布的类别特性,以进行准确的过采样形成合理而平衡的数据集,本文提出了一种新的多层次自适应判断合成随机过采样方法AJCC-Ram（Adaptive Judgment Cure Clustering Random Sampling）,该方法基于改进的ADASYN自适应过采样和CURE-SMOTE过采样,分别在类边缘和类中心多层次生成新样本形成平衡数据集,再通过CLNI进行平衡数据集的噪声过滤清理。实验在软件缺陷预测常用数据集AEEEM和NASA中与多种采样方法在朴素贝叶斯分类器中进行了对比,实验评价指标F1结果表明:AJCC-Ram方法可以获得更稳定,更高效的预测结果。（2）在算法分类方面,为进一步改善分类器在类不均衡数据中的分类效果,对XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting）集成学习器进行了理论研究,并进行数据集AEEEM和NASA下的适度调参,将调参后的XGBoost集成学习器与各式机器学习分类器进行了对比实验研究,证明了XGBoost学习器的有效性。（3）在模型构建阶段,本文在上述的研究基础上,建立了一个基于过采样和集成学习的不平衡数据软件缺陷预测模型XG-AJCC（AJCC-Ram+XGBoost）。实验比较了AEEEM和NASA数据集在多个采样集成的不平衡数据处理中的应用。以评价指标F1值,表明了:XG-AJCC预测模型可以有效地降低数据不平衡对软件缺陷的预测影响,以获得更稳定,更高效的预测结果。
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