计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8): 2291-2294.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2291
李勇1,2
收稿日期:
2014-03-07
修回日期:
2014-04-12
出版日期:
2014-08-01
发布日期:
2014-08-10
通讯作者:
李勇
作者简介:
基金资助:
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目;教育部人文社会科学研究青年基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;新疆师范大学重点实验室基金资助项目
LI Yong1,2
Received:
2014-03-07
Revised:
2014-04-12
Online:
2014-08-01
Published:
2014-08-10
Contact:
LI Yong
摘要:
软件缺陷预测是提高测试效率、保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测的准确率,提出一种结合欠抽样与决策树分类器集成的软件缺陷预测模型。考虑到软件缺陷数据的类不平衡特性,首先,通过数据的不平衡率确定抽样度,执行欠抽样实现数据的重新平衡;然后,采用Bagging随机抽样原理训练若干个决策树子分类器;最后,按照少数服从多数的原则生成预测模型。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行了仿真实验。实验结果表明,与3种基准方法对比,所提模型在保证预报率的前提下,误报率(PF)降低了10%以上,综合评价指标均有显著提升。该模型的缺陷预测误报率较低,而且具有较高的预测准确率与稳定性。
中图分类号:
李勇. 结合欠抽样与集成的软件缺陷预测[J]. 计算机应用, 2014, 34(8): 2291-2294.
LI Yong. Software defects prediction based on under-sampling and ensemble algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(8): 2291-2294.
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