【摘 要】
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利用单一分类器构造的缺陷预测模型已经遇到了性能瓶颈,而集成分类器相比单一分类器往往具有显著的性能优势。以构造高效的集成缺陷预测模型为出发点,比较了七种不同类型集成分类器的算法和特点。在14个基准数据集上的实验显示,部分集成预测模型的性能优于基于朴素贝叶斯的单一预测模型。其中,基于投票的集成分类框架具有最优的预测性能以及统计学意义上的性能优势显著性,随机森林算法次之。Stacking集成框架也具有较
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61173190）, 陕西省自然科学基础研究计划项目（2009JM8002）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（GK201302055）
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利用单一分类器构造的缺陷预测模型已经遇到了性能瓶颈,而集成分类器相比单一分类器往往具有显著的性能优势。以构造高效的集成缺陷预测模型为出发点,比较了七种不同类型集成分类器的算法和特点。在14个基准数据集上的实验显示,部分集成预测模型的性能优于基于朴素贝叶斯的单一预测模型。其中,基于投票的集成分类框架具有最优的预测性能以及统计学意义上的性能优势显著性,随机森林算法次之。Stacking集成框架也具有较强的泛化能力。
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