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特征选择和机器学习的软件缺陷跟踪系统对比

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.82 MB | 2021-06-10

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　　针对Bugzilla缺陷跟踪系统的ε clipse项目软件缺陷报告数据集，使用特征选择和机器学习算法对向量化的原始数据进行特征降维、权重优化等处理，得到数据维度较低的优化数据集，并采用分类算法评估软件缺陷报告严重程度。通过对4种特征选择算法及4种机器学习算法处理结果的交叉对比表明，使用信息增益特征选择算法对原始数据集进行特征优化，并结合多项式贝叶斯算法对优化数据集进行训练与测试，可使软件缺陷报告严重性预测的 AUROC值提高至0.767。

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