|
|||||
|
|
| 面向软件缺陷预测的过采样方法 | |
| 作者姓名： | 纪兴哲 邵培南 |
| 作者单位： | 中国电子科技集团第三十二研究所, 上海 201808 |
| 摘 要： | 为了缓解软件缺陷预测的类不平衡问题,避免过拟合影响缺陷预测模型的准确率,本文提出一种面向软件缺陷预测的基于异类距离排名的过采样方法(HDR).首先,对少数类实例进行3类实例区分,去除噪声实例,减少噪声数据导致的过拟合的情况,然后基于异类距离将实例进行排名,选取相似度高的实例两两组合产生新实例,以此来提升新实例的多样性,... |
| 关 键 词： | 软件缺陷预测 类不平衡 过采样 SMOTE 异类距离 |
| 收稿时间： | 2021-04-01 |
| 修稿时间： | 2021-04-29 |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《计算机系统应用》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《计算机系统应用》下载免费的PDF全文 | |