一种基于特征选择和集成学习的软件缺陷个数预测方法

摘要

本发明属于软件缺陷预测技术领域，特别是涉及一种基于特征选择和集成学习的软件缺陷个数预测方法，针对软件缺陷个数的预测中不相关的模块特征损害了缺陷预测模型性能，回归模型均具有不同的预测能力，无法选择最佳回归算法等问题，首先利用基于包裹式的特征选择方法过滤不相关和冗余的特征，然后采用六种不同的回归算法：线性回归、岭回归、决策树回归、梯度boosting回归、最近邻回归和多层感知器回归，采用集成学习技术，根据特征筛选后的数据实例，构建综合回归模型。相比于单个的回归模型，本发明提高了软件缺陷个数预测的准确性。