【摘 要】
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跨项目缺陷预测利用来自其它项目的数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角.训练数据的质量将直接影响预测模型的性能,尤
【机 构】
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湖北大学 计算机与信息工程学院,武汉,430062湖北大学 计算机与信息工程学院,武汉430062;武汉大学 软件工程国家重点实验室,武汉430072;武汉大学 软件工程国家重点实验室,武汉43007
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跨项目缺陷预测利用来自其它项目的数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角.训练数据的质量将直接影响预测模型的性能,尤其是在跨项目情境下.本文利用PROMISE提供的34个公开数据集,从训练数据选择的粒度出发,以两种已有的单一粒度选择方法为基准,提出一种多粒度的训练数据选择方法,并分析了所提方法对跨项目缺陷预测的作用.实验结果表明:从多粒度角度选择训练实例,既可使预测结果的F-measure和G-meas-ure分别提高了0.035(10.4%)和0.041(9.6%),还可减少实际用于训练的实例规模;同时,采用朴素贝叶斯分类器相比其他分类器的F-measure和G-measure可分别提高44.4%和59.2%,且在训练过程中若对实例进行加权处理,预测效果可再提高25.8%.
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