面向软件缺陷类分布不平衡的规则学习分类器集成方法

摘要

本发明公开一种面向软件缺陷类分布不平衡的规则学习分类器集成方法，其包括如下步骤：步骤S1：采用主成分分析(PCA)法从原始特征中提取最有效特征从而去除无关和冗余属性，达到降维去噪目的；步骤S2：执行ADASYN过采样和无放回随机采样相结合的组合采样方法，从而解决软件缺陷数据的类分布不平衡性问题，通对采样率的设定提高了软件缺陷预测效率；步骤S3：选取基于规则学习的基分类器进行集成，构建软件缺陷预测模型。本方法利用基于规则学习算法先处理最不频繁的类最后处理最频繁类的机制，以及集成学习能够有效降低偏差和方差，进而降低分类误差的特点，使得模型在处理不平衡数据时具有良好的性能，提升了软件缺陷预测性能以及预测效率。