【摘 要】
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软件缺陷预测方法可以在项目的开发初期,通过预先识别出可能含有缺陷的软件模块来优化测试资源的分配。而其中一些研究通常是基于单分类器数据切分后性能的平均值来度量模型
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软件缺陷预测方法可以在项目的开发初期,通过预先识别出可能含有缺陷的软件模块来优化测试资源的分配。而其中一些研究通常是基于单分类器数据切分后性能的平均值来度量模型的,但是由于数据集存在不平衡等问题,其得到的性能并没有得到很大改善,而且在此过程中并不能得到被测样本最终的预测结果,即是否有缺陷。故基于此提出了一种软件缺陷倾向性预测投票方法,即首先对数据集进行主成分分析(PCA),并对数据进行m×2分层交叉验证,结合下采样技术进行建模,对于得到的所有预测结果进行投票,得到最终的预测结果,基于该结果计算模型的性能。
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