基于机器学习的软件缺陷倾向性预测研究

颜慧

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为了能尽早发现软件中存在的缺陷,使用传统的机器学习方法来预测软件模块的缺陷倾向性,选取了NASA公开数据集中的部分数据集,针对软件缺陷预测中类不平衡的问题,分别采取了随机欠采样和随机过采样的方案,再使用逻辑回归算法和随机森林算法分别对数据集进行训练和预测,使用了查准率(Precision)、查全率(Recall)、ROC曲线下面积(AUC)作为模型的评价指标,并给出了对比实验的结果。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2022年第7期|67-70|共4页
作者
颜慧;
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作者单位

广东白云学院;

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正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
机器学习; 软件缺陷预测; 倾向性预测; 逻辑回归; 随机森林;

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