54、软件缺陷预测与模糊集决策方法研究

软件缺陷预测与模糊集决策方法研究

软件缺陷预测的ROS - KPCA堆叠模型

在软件缺陷预测领域，为了解决噪声数据集和类别不平衡问题，提高预测准确性，提出了ROS - KPCA - SG模型。

方法步骤

1. 数据预处理
   • 噪声数据去除 ：使用T - link方法从多数类中去除噪声数据，有助于改善分类过程。
   • 重采样技术 ：采用不同的重采样技术，如随机欠采样（RUS）、随机过采样（ROS）和合成少数类过采样技术（SMOTE）。
   • 特征选择 ：使用传统的降维算法核主成分分析（KPCA），它基于核函数，能在输入空间和特征空间之间自然地构建非线性映射。
2. 分类预测
   • 分类算法应用 ：运用多种分类算法，如逻辑回归（LR）、K近邻（KNN）、决策树（DT）、高斯朴素贝叶斯分类器（GB）和多层感知器分类器（MLP）来分析预测结果。
   • 堆叠泛化模型 ：使用堆叠泛化（SG）模型，其包含逻辑回归作为元模型（第1层），决策树、K近邻分类器、逻辑回归和多层感知器作为弱学习器或基础模型（第0层）。基础模型通过k折交叉验证进行训练，其输出用于训练第1层的逻辑回归分类器。
3. 模型评估