【摘 要】
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软件缺陷预测的目的是有效地识别出有缺陷的模块。对于类别平衡数据,传统的分类器具有较好的预测效果,但当数据类别比例分布不均衡时,传统的分类器往往偏向于多数类,易使得少
【机 构】
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浙江理工大学理学院,浙江理工大学图书馆多媒体大数据中心,浙江理工大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61751210,61572441)资助
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软件缺陷预测的目的是有效地识别出有缺陷的模块。对于类别平衡数据,传统的分类器具有较好的预测效果,但当数据类别比例分布不均衡时,传统的分类器往往偏向于多数类,易使得少数类模块被误分。但是,真实的软件缺陷预测中的数据往往是类别不平衡的。为了处理软件缺陷中的这种类别不平衡问题,文中提出了基于改进的类权自适应、软投票与阈值移动的集成模型,该模型在不改变原始数据集的情况下,从训练阶段和决策阶段同时考虑处理类别不平衡的问题。首先,在类权值学习阶段,通过类权自适应学习得到不同类的最优权值;然后,在训练阶段,使用前一步得
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