欠抽样与集成算法结合的软件缺陷预测模型

"该文提出了一种结合欠抽样与决策树分类器集成的软件缺陷预测模型，旨在提高预测准确率。针对软件缺陷数据的类不平衡问题，通过数据欠抽样进行再平衡，然后利用Bagging策略训练多个决策树子分类器，并基于少数服从多数原则构建预测模型。实验证明，该模型在保持预报率的同时，误报率降低10%以上，综合评价指标有显著提升。" 软件缺陷预测是软件开发过程中的关键环节，它能有效提升测试效率，确保软件产品的可靠性。然而，由于软件缺陷数据通常呈现出类不平衡的特性，即正常实例远多于缺陷实例，这给预测模型的训练带来了挑战。类不平衡问题可能导致模型过于偏向多数类，忽视少数类（如软件缺陷），从而影响预测的准确性。 李勇的研究提出了一种解决这个问题的新方法，该方法结合了欠抽样和集成学习。欠抽样是处理类不平衡问题的一种策略，它通过减少多数类样本数量，使得两类样本数量更加接近，达到数据的再平衡。在该研究中，通过计算数据的不平衡率来确定合适的抽样度，以执行欠抽样操作。 接下来，研究采用了Bagging（Bootstrap Aggregating）随机抽样原理来训练多个决策树子分类器。Bagging是一种集成学习方法，通过从原始数据集中有放回地抽取子集来创建多个不同的训练集，然后用这些训练集训练一系列的分类器。每个子分类器独立工作，最后通过投票机制（少数服从多数原则）决定最终的预测结果。 实验部分，研究人员使用了公开的NASA软件缺陷预测数据集进行验证。实验结果显示，与传统的基准方法相比，提出的模型在保持预报率不变的情况下，误报率下降了10%以上。这意味着模型在减少错误识别缺陷（误报）的同时，仍能保持较高的预测准确率。此外，该模型在综合评价指标上也有显著提升，表现出较高的稳定性和预测能力。 关键词涉及的核心概念包括：软件缺陷预测，类不平衡数据处理，欠抽样技术，决策树模型以及集成学习算法。这些概念都是解决软件质量保证和预测领域中的关键问题的关键工具。通过将这些技术结合，可以构建出更适应实际情况，且预测性能更优的模型，对于软件工程的实践有着重要的指导意义。