基于NPE-SVM的软件缺陷预测模型

摘要

针对软件缺陷预测中数据集的类不均衡、高维、小采样以及非线性降维问题,提出基于领域保持嵌入支持向量机的软件缺陷预测模型。模型采用NPE算法对数据集进行降维处理,通过将NPE算法中奇异的广义特征计算转化为两个特征分解问题,得到了更准确的稳健解,有效规避了属性约减后导致的预测精度下降问题。选用支持向量机作为基础分类器,仿真实验结果表明,与其他方法相比,预测模型的查全率及F-measure值指标显著提高了2%~4%。