【摘要】：基于已有軟件缺陷數(shù)據(jù),建立分類模型對待測軟件模塊進(jìn)行預(yù)測,能夠提高測試效率和降低測試成本�，F(xiàn)有基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法對軟件缺陷預(yù)測的研究大部分基于二支決策方式,存在誤分率較高等問題。本文針對軟件缺陷數(shù)據(jù)具有代價(jià)敏感特性且軟件度量取值為連續(xù)值等特性,提出了一種基于鄰域三支決策粗糙集模型的軟件缺陷預(yù)測方法,該方法對易分錯(cuò)的待測軟件模塊作出延遲決策,和二支決策方法相比,降低了誤分類率。在NASA軟件數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明所提方法能夠提高分類正確率并減小誤分類代價(jià)。
[Abstract]:Based on the existing software defect data, a classification model is established to predict the testing software module, which can improve the test efficiency and reduce the test cost. Most of the research on software defect prediction based on machine learning method is based on two-branch decision making, and there are some problems such as high misclassification rate and so on. In view of the cost sensitivity of software defect data and the continuous value of software metric, a software defect prediction method based on neighborhood three-branch decision rough set model is proposed in this paper. This method makes the delayed decision for the software module which is easy to separate errors, and reduces the error classification rate compared with the two-branch decision method. Experiments on the NASA data set show that the proposed method can improve the classification accuracy and reduce the cost of misclassification.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;東部戰(zhàn)區(qū)空軍裝備部;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB1000802)資助項(xiàng)目 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“八六三”計(jì)劃)(2015AA105303)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP18;TP311.53

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