基于支持向量机的软件缺陷预测模型 (2011年)

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文件名称：基于支持向量机的软件缺陷预测模型 (2011年)
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文件格式：PDF
更新时间：2021-05-13 07:50:08
工程技术 论文 软件缺陷预测在软件系统开发的各个阶段发挥着极为重要的作用。利用机器学习的相关方法建立更好的预测模型已经被广泛研究。文章分析了支持向量机SVM作为二值分类模型应用到软件缺陷预测中的实现方法，构造了基于SYM的可迭代增强的缺陷预测模型SVM―DP.在13个基准数据集上开展比较实验，定量地分析了应用各种核函数对SVM-DP模型性能的影响。实验结果显示，应用线性内积核函数的SVM．DP具有最优的预测性能。同时，在与J48的比较实验中，最高超过J48预测模型20％的性能进一步证明了SVM―DP模型应用于软件缺陷预测