[发明专利]一种基于类不平衡学习算法的软件缺陷预测方法在审
| 申请号： | 202011386286.3 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112465040A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 王兴起;郑建明;魏丹;陈滨 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于类不平衡学习算法的软件缺陷预测方法。本发明使用SWIM过采样方法合成少数类样本，使数据集由高度不平衡转化为中度不平衡，其次，使用提出的自适应代价矩阵调整策略计算出最适合当前数据集的少数类误分类代价，然后根据训练集训练出K个弱分类器，在此过程中不断地调整样本权重，预测错误的样本增大其权重，预测正确的样本减少其权重，最后，将K个弱分类器组合成一个复合分类器预测待测样本的类别。本发明解决了预测不平衡数据集时少数类样本预测准确率低的问题，可以准确的预测出有缺陷的模块，帮助测试经理寻找软件的缺陷，降低软件开发成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 不平衡 学习 算法 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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