集成k-NN软件缺陷预测：基于Boosting的方法

"基于Boosting的集成k-NN软件缺陷预测方法_何亮1" 本文主要探讨了一种基于Boosting的集成k-NN（k-Nearest Neighbor）软件缺陷预测方法，旨在提升软件开发的质量和测试效率。软件缺陷预测是软件工程领域的一个重要课题，通过预测软件中的潜在缺陷，可以提前发现并修复问题，从而减少后期维护的成本。 Boosting是一种强大的机器学习技术，用于构建集成学习模型。它通过组合多个弱预测器形成一个强预测器，每个弱预测器在训练过程中关注前一轮被错误分类的数据点，从而提高整体预测的准确性。在此研究中，Boosting算法被应用到k-NN方法上，k-NN是一种基于实例的学习算法，通过寻找最近邻的k个数据点来决定新样本的类别。 文章介绍了以下主要步骤： 1. Bootstrap抽样：首先，使用Bootstrap抽样方法创建多个不同的训练数据子集。Bootstrap抽样是一种统计学上的重采样技术，它通过从原始数据集中随机抽取样本（允许重复）来构造新的样本集。 2. 生成基本预测器：在每个Bootstrap抽样数据集上训练一个k-NN预测器，形成一个基本预测器集合。这些预测器通常在不同的数据子集上会有不同的表现，因此能够提供多样性的预测结果。 3. 集成预测：当对软件模块进行预测时，每个基本预测器独立地进行预测，并且它们的预测结果被融合以生成最终的预测值。这通常涉及到加权平均或其他集成策略，以考虑不同预测器的权重。 4. 自适应分类阈值：为了判断软件模块是否为缺陷模块，文章提出了一个自适应学习方法来确定分类阈值。这个阈值会根据集成预测结果动态调整，以优化识别缺陷模块的准确性和召回率。 5. 实验验证：在NASAMDP和PROMISE AR两个标准软件缺陷数据集上进行了实验，比较了提出的集成k-NN方法与传统缺陷预测方法的性能。实验结果表明，集成k-NN方法在预测性能上有显著提升，进一步证明了软件度量元在缺陷预测中的价值。 关键词涉及的领域包括软件缺陷预测、k-近邻学习、软件度量元以及集成学习。这些关键词揭示了研究的核心内容和方法，以及其在软件工程领域的应用。 这项工作为软件质量保证提供了新的工具，通过集成Boosting和k-NN算法，提高了软件缺陷预测的准确性和效率，对于软件开发过程的质量控制具有重要意义。同时，它也强调了软件度量元在预测模型中的关键作用，这对于后续的软件工程研究和实践具有指导价值。