[发明专利]一种基于梯度提升树支持向量机的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010303294.0 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111522743B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 单纯;周炎;刘臻;金正勋;李金泽 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 刘西云;李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于梯度提升树支持向量机的软件缺陷预测方法，本发明不是人工根据先验知识或搜索算法进行组合，而是通过集成学习算法的梯度提升树进行自发的特征组合，然后使用梯度提升树组合而成的独热编码作为二次特征，将二次特征作为支持向量机的输入，对支持向量机算法进行训练，得到基于梯度提升树的支持向量机；也就是说，本发明将两个弱分类器组合成强分类器，进而通过特征组合的方式缓解数据不平衡的问题，在一定程度上提高了分类算法的准确率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 提升 支持 向量 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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