【摘 要】
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近年来,软件缺陷预测逐渐成为软件工程领域的重要内容。很多典型的机器学习方法已经被应用到软件缺陷预测中,包括SVM、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等。早期的研究工作对所有
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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基金项目:国家自然科学基金资助项目(61272273),江苏省333工程项目(BRA2011175),南京邮电大学校科研项目(XJKY14016)
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近年来,软件缺陷预测逐渐成为软件工程领域的重要内容。很多典型的机器学习方法已经被应用到软件缺陷预测中,包括SVM、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等。早期的研究工作对所有软件产品采取相同的特征提取方式,分类效果并不理想。后来一些特征选择方法被提出,比如基于启发试的回归特征消除方法已经成功与SVM方法结合起来,取得了较好的效果。文中在现有工作基础上借鉴了RFE(回归特征消除)的思想,考虑到朴素贝叶斯方法在处理小样本分类问题时的优越性,首次将RFE与朴素贝叶斯方法结合起来,利用贝叶斯模型的特性在特征选择后将特征权
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