DELT：基于Bootstrap的多样性生成增强学习软件缺陷预测

"基于Bootstrap聚合的软件缺陷预测的多样性生成增强学习技术" 本文主要探讨了如何利用Bootstrap聚合（Bagging）方法结合多样性生成增强学习技术来提高软件缺陷预测的准确性。软件缺陷预测是软件工程领域的一个关键任务，它有助于在开发过程中尽早发现并修复潜在的问题，从而减少时间和成本。由于软件缺陷的复杂性和难以识别性，研究人员一直在寻求更有效的预测模型。 DELT（Diversity-Enhanced Learning Technique based on Bagging）是文中提出的一种新方法，它融合了多种机器学习模型，以实现更好的泛化性能。DELT的核心在于利用Bootstrap采样创建多个训练集，然后训练不同的基础学习器，这些学习器在多样性上有所差异。通过这种方式，DELT能够捕获数据的多个方面，避免过拟合，并且通过集成学习策略（如多数投票）对未标记的测试模块进行缺陷预测。 在相关工作部分，作者讨论了现有的工作，包括项目内缺陷预测（Project-Internal Defect Prediction, PIDP）和多样性集成学习系统。PIDP关注于预测同一项目中的模块缺陷，而多样性的集成学习则通过结合多个学习器的预测来提高整体性能。 论文进一步详细介绍了软件缺陷的定义及其正式表示，以及如何构建问题公式来处理项目内缺陷预测数据。作者定义了项目中的缺陷数据，明确了预测数据的类型，并详细解释了问题陈述的过程。 在DELT的介绍中，作者阐述了Bagging的背景和工作原理，这是一种通过随机抽样创建子集来训练多个独立模型的技术，这些模型的组合可以提升整体的预测准确度。DELT通过引入多样性生成，增强了各个学习器之间的差异性，使得集成后的模型能够更好地应对未知数据。 实验部分，DELT在43个公开的PROMISE和NASA数据集上进行了广泛验证，结果表明这种方法在软件模块的缺陷倾向预测上表现出了较高的泛化性能，证实了其潜在价值和贡献。 这篇论文提出了DELT，一种基于Bootstrap聚合的多样性增强学习技术，旨在提升软件缺陷预测的准确性。通过结合多种学习器和利用Bootstrap采样，DELT能够在不同数据集上展示出优秀的预测性能，对于软件开发过程的质量控制具有重要的实践意义。