[发明专利]一种基于Adaboost的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010431568.4 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111679971B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 吴玉美;常硕;刘斌 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Adaboost的软件缺陷预测方法，首先将数据集中的大类样本按信息量大小分成若干个组，接着分别用每组数据训练当前集成分类器获得本轮样本惩罚参数；再用本组数据训练并由本轮得到的样本惩罚参数计算本轮迭代中的分类器和误差率，最终获得分类器。本发明在数据训练过程中样本惩罚参数只代表了本轮迭代的训练数据在当前集成分类器中是否能够被正确分类。并且在数据处理过程中基于朴素贝叶斯理论识别出并删除数据中信息量小的样本，这些样本是造成数据类不平衡、噪声等问题的主要原因，因此，本发明的数据处理方法有效地同时解决了类不平衡问题、噪声等数据分布问题，有效地提高了数据处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 adaboost 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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