基于改进Adaboost软件缺陷数据特征选择方法

作     者：李克文 邹晶杰 LIKe-wen ZOU Jing-jie

作者机构：中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 

基　　金：山东省自然科学基金项目(ZR2013FL034) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2017年第38卷第11期

页      码：3018-3022,3124页

摘      要：传统的Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,面临两个问题:Adaboost未能考虑软件缺陷数据为不平衡数据,即无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数;通过Adaboost选择出来的软件特征之间存在较大的相关性,这些特征会影响分类效果,影响预测结果。为此提出一种基于互信息及改进的Adaboost的集成算法MAboost。在NASA数据集上的实验结果表明,该算法对于软件缺陷数据具有较好的特征选择能力。

主 题 词：Adaboost 特征选择 软件缺陷 不平衡数据 互信息 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2017.11.023

馆 藏 号：203278468...