【摘 要】
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近年来,软件缺陷预测的研究引起了大量关注。软件缺陷预测中普遍存在类别不平衡问题,即有缺陷样本要远少于无缺陷样本,而有缺陷样本又是预测的重点。上述问题使得缺陷预测模
【机 构】
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青岛科技大学信息科学技术学院,青岛科技大学档案馆
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61973180),国家自然科学基金资助项目(61671261),山东省自然科学基金面上项目(ZR2018MF007)
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近年来,软件缺陷预测的研究引起了大量关注。软件缺陷预测中普遍存在类别不平衡问题,即有缺陷样本要远少于无缺陷样本,而有缺陷样本又是预测的重点。上述问题使得缺陷预测模型的性能难以满足用户要求,有必要对不平衡数据进行有效处理。目前,采样法和集成学习方法已成为处理不平衡数据的2类重要方法,很多学者提出了不同的过采样方法和集成学习方法。本文研究如何把这2类方法更好地组合在一起,从而有效地处理缺陷预测中的类别不平衡问题。对此,选取RandomOverSampler、SMOTE、Borderline-SMOTE和ADA
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