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電子發燒友網>電子資料下載>嵌入式開發>特征選擇和機器學習的軟件缺陷跟蹤系統對比

特征選擇和機器學習的軟件缺陷跟蹤系統對比

2021-06-10 | pdf | 0.82 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對Bugzilla缺陷跟蹤系統的ε clipse項目軟件缺陷報告數據集,使用特征選擇和機器學習算法對向量化的原始數據進行特征降維、權重優化等處理,得到數據維度較低的優化數據集,并采用分類算法評估軟件缺陷報告嚴重程度。通過對4種特征選擇算法及4種機器學習算法處理結果的交叉對比表明,使用信息增益特征選擇算法對原始數據集進行特征優化,并結合多項式貝葉斯算法對優化數據集進行訓練與測試,可使軟件缺陷報告嚴重性預測的 AUROC值提高至0.767。

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