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基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型研究 被引量：16
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作者 吴晓萍 赵学靖 +2 位作者 乔辉 刘东梅 王志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第9期2748-2751,2754,共5页
针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题,提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度,去除了与软件缺陷预测不相关... 针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题,提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度,去除了与软件缺陷预测不相关的数据集;然后利用交叉验证算法的参数寻优能力找到支持向量机的最优相关参数;最后运用支持向量机的非线性运算能力完成了软件缺陷预测。仿真实验结果表明,所提出的缺陷预测模型与传统的缺陷预测模型相比具有较高的预测准确率,且预测速度更快。 展开更多
关键词 软件缺陷预测 最小绝对值压缩与选择方法 特征选择 支持向量机 交叉验证
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