软件缺陷集成预测模型研究

• 作者: 刘小花 吴振强 王涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 软件缺陷预测 集成分类 投票 随机森林
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 1734-1738
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.06.035

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴振强	陕西师范大学计算机科学学院	117	843	16.0	24.0
2	王涛	陕西师范大学计算机科学学院	53	157	8.0	11.0
3	刘小花	陕西师范大学计算机科学学院	1	8	1.0	1.0