CCS-SVM: 改进的支持向量机软件缺陷预测模型

"基于代价敏感支持向量机的软件缺陷预测研究_任胜兵1" 本文探讨了软件缺陷预测的问题，这是一个在IT行业中至关重要的任务，因为有效地预测和管理软件缺陷能够显著提高软件质量，降低维护成本。软件缺陷预测通常面临非平衡学习的挑战，即正常样本远多于异常样本，这可能导致传统机器学习算法对少数类（如缺陷）的识别效果不佳。 作者任胜兵和廖湘荡提出了一种名为CCS-SVM（聚类增强的代价敏感支持向量机）的新型预测模型。该模型结合了CS-SVM（代价敏感支持向量机）和聚类算法，旨在解决非平衡数据集的问题。CS-SVM是一种针对非平衡数据的改进算法，它考虑了不同类别误分的代价，旨在优化少数类样本的识别率。在CCS-SVM中，通过聚类方法确定各类样本的中心点，然后根据样本到中心点的距离计算其类别置信度，以此为基础为每个样本分配不同的误分代价系数。 引入类别置信度后，这一代价敏感的优化问题能够提高算法的鲁棒性，从而提升SVM分类的性能。为了进一步提高模型的泛化能力，研究者利用遗传算法进行特征选择和模型参数优化。遗传算法是一种全局优化方法，能够帮助寻找最佳特征组合和模型参数，以减少过拟合风险，提高预测准确度。 实验部分，研究者使用了美国航空航天局NASA MDP数据集来验证CCS-SVM模型的效果。结果显示，相比于其他方法，该模型的G-mean和F-measure指标有显著提升。G-mean是衡量二分类问题中平衡准确性的指标，尤其适用于处理不平衡数据集；F-measure则综合了精确率和召回率，是评估分类器性能的重要指标。 关键词涵盖了软件缺陷预测、代价敏感学习、支持向量机、非平衡数据分类、参数选择以及遗传算法，这些都是该研究的核心概念。这些技术的结合为软件质量保证提供了新的解决方案，对于提升软件开发过程中的缺陷检测效率具有实际意义。 中图分类号将本文归类为TP311.5，即计算机软件工程领域，表明这是一篇关于软件开发和维护的学术研究。文献标志码为A，表示这是一篇原创性的科研论文。文章最后给出了DOI标识符，方便后续引用和检索。 这项研究为软件缺陷预测提供了一种有效的方法，尤其是在处理非平衡数据集时，通过改进的支持向量机模型和优化策略，提高了对软件缺陷的预测精度，对软件工程实践具有指导价值。