【摘 要】
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在软件缺陷预测研究中,若考虑了大量度量元会造成数据集中含有大量特征,其中冗余特征和无关特征会降低缺陷预测模型的性能。提出一种两阶段混合特征选择方法 HFS,具体来说,首
【机 构】
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南通大学计算机科学与技术学院,南京大学软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202006）, 南通市应用研究计划项目（BK2014064）, 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题（KFKT2012B29）, 南通大学大学生创新训练计划项目（2014075,2015074）
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在软件缺陷预测研究中,若考虑了大量度量元会造成数据集中含有大量特征,其中冗余特征和无关特征会降低缺陷预测模型的性能。提出一种两阶段混合特征选择方法 HFS,具体来说,首先基于特征子集评估器移除已有特征集中的无关特征和冗余特征,随后基于特征排序评估器进一步移除其中的无关特征。在实证研究中,以基于实际开发项目的数据集作为评测对象,以NONE、CFS和CAR三种方法作为与HFS方法比较的经典方法。最终基于三种不同类型的分类器（包括决策树法、支持向量机和最近邻法）上,发现HFS方法不仅能够选出更小规模的特征子集,
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