一种基于数据欠采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法

摘要

本发明针对软件缺陷数据集中数据极度不平衡会降低软件缺陷数目预测模型的性能的问题，提出了一种基于数据欠采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法。本发明设计了合理的不平衡数据处理策略，首先利用随机欠采样技术通过删除缺陷数据集中缺陷数目为零的软件模块得到相对平衡的新数据集，然后利用相对平衡的缺陷数据集训练出若干个弱的软件缺陷数目预测模型，最后集成这些弱的软件缺陷数目预测模型来预测待预测的软件模块的缺陷数目。本发明的技术方案既能够解决缺陷数据集中数据不平衡的问题，又能够结合多个弱的预测模型来提高软件缺陷数目预测模型的性能。