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应用直线集合分割的软件缺陷预测模型
被引量:
1
1
作者
包祎
王涛
裘国永
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期34-38,共5页
缺陷预测能够有效地提升软件测试的效率。基于朴素贝叶斯理论,提出了一个利用平面中点与直线几何关系进行分类的软件缺陷预测模型LGD-NB。LGD-NB有两种工作模式,当其基于最小风险进行决策时,比传统的朴素贝叶斯具有对代价更为精确的描述...
缺陷预测能够有效地提升软件测试的效率。基于朴素贝叶斯理论,提出了一个利用平面中点与直线几何关系进行分类的软件缺陷预测模型LGD-NB。LGD-NB有两种工作模式,当其基于最小风险进行决策时,比传统的朴素贝叶斯具有对代价更为精确的描述;在定义了几何上的高风险决策区域后,LGD-NB可作为元分类器,提供一个可集成其他分类模型进行二次分类的集成框架。实验结果显示:基于最小风险LGD-NB模型的预测性能优于传统的朴素贝叶斯;而集成了SVM算法后的LGD-NB,其预测能力也有较为明显的提升。
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关键词
软件缺陷预测
朴素贝叶斯
直线集合分割
元分类器
集成框架
下载PDF
职称材料
题名
应用直线集合分割的软件缺陷预测模型
被引量:
1
1
作者
包祎
王涛
裘国永
机构
西北政法大学研究生教育院
陕西师范大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期34-38,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.61272436)
陕西省自然科学基础研究计划(No.2010JM8039)
文摘
缺陷预测能够有效地提升软件测试的效率。基于朴素贝叶斯理论,提出了一个利用平面中点与直线几何关系进行分类的软件缺陷预测模型LGD-NB。LGD-NB有两种工作模式,当其基于最小风险进行决策时,比传统的朴素贝叶斯具有对代价更为精确的描述;在定义了几何上的高风险决策区域后,LGD-NB可作为元分类器,提供一个可集成其他分类模型进行二次分类的集成框架。实验结果显示:基于最小风险LGD-NB模型的预测性能优于传统的朴素贝叶斯;而集成了SVM算法后的LGD-NB,其预测能力也有较为明显的提升。
关键词
软件缺陷预测
朴素贝叶斯
直线集合分割
元分类器
集成框架
Keywords
software defect prediction
Na~'Ve Bayes
line geometry division
meta-classifier
ensemble scheme
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用直线集合分割的软件缺陷预测模型
包祎
王涛
裘国永
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
1
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