文件名称：软件中的异类交叉项目缺陷预测-研究论文
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更新时间：2024-06-09 14:48:37
论文研究
软件缺陷预测是软件工程最活跃的研究领域之一。 现有的大多数工作都集中在同质跨项目缺陷预测（CPDP）上，在该模型中，模型是通过使用从源项目和目标项目中提取的通用度量标准集进行训练的。 本文着重介绍异构CPDP建模（HCPDP），该模型基于度量选择和度量匹配策略开发缺陷预测模型，并且还显示了指定的两个数据集的可比值分布。 它在实验和理论上评估了HCPDP建模，该建模的三个主要要素包括特征排名和特征选择，度量标准与未标记目标实例的二进制分类相匹配。 结果表明，特征选择技术对缺陷预测的性能影响很小，与其他分类器相比，与Pearson Correlation技术结合使用时，梯度增强分类系统可提供最高的发现。