DELT:一种基于Bootstrap的软件缺陷预测多样性增强学习方法
"基于Bootstrap的软件缺陷预测多样性生成Enhanced learning" 本文主要探讨了如何利用Bootstrap聚合的多样性增强学习技术来提升软件缺陷预测的性能。软件缺陷预测是软件工程领域的一个重要课题,旨在通过预测软件模块的缺陷倾向,以减少开发时间和成本,避免因缺陷导致的问题。 1. 引言 软件缺陷预测是一个复杂的过程,由于缺陷的难以识别,研究人员不断探索和开发新的机器学习模型来创建高效预测系统。DELT(Diversity Enhanced Learning Technique)是一种提出的混合方法,它结合了Bootstrap和多样性生成,以提高预测的准确性和泛化能力。 1.1. 背景 Bootstrap是一种统计抽样方法,常用于建立模型的不确定性估计和模型选择。在软件缺陷预测中,Bootstrap可以帮助构建多样性的学习集,从而改进模型的稳健性。 1.2. 研究问题 本文关注的问题是如何通过Bootstrap和多样性增强学习来提升软件缺陷预测的性能,以及这种方法对不同数据集的适应性。 1.3. 贡献 DELT方法通过多数表决原则确定未标记测试模块的类别标签,并在43个公开的PROMISE和NASA数据集上进行了广泛实验,结果显示其提高了分类的软件模块的缺陷倾向的泛化性能。 2. 相关工作 文章回顾了项目内缺陷预测(Within-Project Defect Prediction, WPDP)和多样集成学习系统的相关研究,这些研究为DELT提供了理论基础和技术借鉴。 2.1. 针对WPDP的学习 WPDP侧重于利用同一项目的历史数据来预测当前模块的缺陷,而DELT在此基础上引入了Bootstrap和多样性生成,以克服单一模型可能存在的局限性。 3. 问题公式 3.1. 软件缺陷 软件缺陷是指程序中的错误、遗漏或不合规之处,可能导致程序运行错误或性能下降。 3.2. 软件缺陷的正式表示 缺陷通常用特征向量表示,包括代码行数、复杂度、历史缺陷数据等,这些特征用于训练和评估预测模型。 3.3. 问题公式 DELT的问题定义为根据项目历史数据预测每个模块的缺陷概率,通过Bootstrap采样创建多样性,再结合集成学习策略来优化预测性能。 4. 基于Bagging的多样集成学习技术(DELT) 4.1. 背景 Bootstrap Bagging是一种集成学习方法,通过随机抽样创建多个子模型,DELT利用这一原理来构建多样性学习集,进而提升预测的准确性和稳定性。 DELT的实施和实验结果表明,这种方法在软件缺陷预测中具有显著优势,能够有效提升模型的泛化能力。此外,DELT的开放访问性质意味着其他研究者可以复用和扩展这些研究成果,进一步推动软件缺陷预测领域的进步。
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