一种基于分类算法和集成算法的软件缺陷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于分类算法和集成算法的软件缺陷预测方法，涉及软件工程和软件缺陷预测技术领域。首先采集原始缺陷数据集，对其进行数据预处理，然后计算其不平衡率、代码行和实例数的个数以及考虑对预测结果的要求，接着将数据集随机排序分成十份，九份作为训练集并在后续操作中重复随机排序以多次对OAO算法和旋转森林算法进行训练，训练结束后用测试集对本方法性能进行测试并与其他方法对比。本发明方法重点解决高不平衡数据集的二分类问题，提出的方法对OAO算法进行了一定的改进，使该算法更加适用于二分类问题，且较好的综合了OAO算法和旋转森林算法的优点，又通过集成规避了OAO算法无法决策的情况，构建了一种性能较好的模型进行预测。