Advertisement

本研究提出了一种基于特征选择的软件缺陷预测方法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
针对软件缺陷预测领域中，特征维度过大这一普遍难题，本文提出了一种全新的解决方案。该方案巧妙地融合了随机森林算法与特征子集选择技术，旨在有效地降低预测模型的复杂度。具体而言，通过对首个特征集合的精简优化，并进一步改进向前搜索策略，显著提升了预测方案的整体性能和效率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于软件缺陷预测的论文研究——采用特征选择的方法.pdf
    优质
    本文针对软件缺陷预测问题，探讨了利用特征选择技术提升预测模型准确性的方法。通过优化输入变量，提高了预测效率与精度，为软件开发过程中的质量控制提供了新的视角和策略。 为了解决软件缺陷预测中特征维数过大的问题，提出了一种结合随机森林的特征子集选择方案。该方案通过简化首个特征的选择改进了向前搜索策略。
     
  • 基于特征聚类的特征选择方法研究 (2015年)
    优质
    本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法，旨在优化机器学习模型性能，减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣，提出了一种新颖有效的解决方案，为后续的研究提供了理论依据和实践指导。 特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中，提出了一种基于特征平均相关度的度量方法，并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析，在不同子空间中寻找簇群，从而将具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征归入同一簇内；随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集，以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明，在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。
     
  • 基于MATLAB的MIC-BP-AdaBoost数据特征选择与分类预测方法研究
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台下的MIC-BP-AdaBoost算法进行高效的数据特征选择及分类预测的方法，旨在提升机器学习模型性能。 在Matlab环境中实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测方法。该程序适用于多输入单输出模型，能够处理多个特征的输入，并且可以直接替换数据使用。 具体内容包括： 1. 利用最大互信息系数（MIC）进行数据特征选择和分类预测。 2. 实现了多特征输入模型，用户可以方便地直接更换数据来运行新的实验。 3. 提供了分类效果展示图以及混淆矩阵图作为结果可视化工具。 4. 该算法在经过特征选择后保留了9个最重要的特征（其序号分别为1, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 11 和12）。 运行此程序的最低要求是Matlab版本为2018及以上。
     
  • 基于聚类技术的软件缺陷预测研究论文
    优质
    本论文探讨了利用聚类分析方法提高软件开发过程中的缺陷预测准确性。通过有效分类历史数据，识别潜在问题模式，为开发者提供优化编码实践及增强代码质量的具体指导策略。该研究旨在减少后期修复成本，提升软件项目的整体效率与可靠性。 软件缺陷预测旨在通过建立模型来识别哪些模块容易出现故障，从而提升项目的质量。近年来，许多研究探讨了采用机器学习技术进行这一领域的可能性。我们的目标是评估聚类技术在特征选择方案中的性能以解决软件缺陷预测问题。我们利用美国国家航空航天局（NASA）的数据集基准测试三种不同的聚类算法：最远的优先、X均值和自组织映射（SOM）。本段落通过比较分析，探讨了基于蝙蝠算法、杜鹃搜索法、灰狼优化器（GWO）以及粒子群优化器（PSO）进行软件缺陷预测的不同特征选择方法的效果。我们的聚类模型结果表明可以构建出检测率高且包含合理数量的特征的有效预测模型。
     
  • Wrapper Feature Selection Toolbox Python: 提供了 13 种包装器特征选择方法...
    优质
    Wrapper Feature Selection Toolbox Python是一款提供13种包装器特征选择方法的工具箱，助力用户优化机器学习模型性能。 Jx-WFST：包装特征选择工具箱《迈向人才科学家：共享与学习》介绍了该工具箱提供了13种包装器特征选择方法，并通过Demo_PSO展示了如何在基准数据集上应用粒子群优化（PSO）。这些方法的源代码是根据伪代码和相关论文编写的。使用时，主要功能jfs用于进行特征选择。 如果您想切换算法，可以通过更改导入语句来实现： - 如果您想要使用粒子群优化（PSO），可以写 `from FS.pso import jfs` - 若要使用差分进化（DE），则应写 `from FS.de import jfs` 输入参数包括： - feat：特征向量矩阵（实例x特征） - label：标签矩阵（实例x 1） - opts : 参数设置 - N ：解决方案的数量/人口规模 （适用于所有方法） - T ：最大迭代次数 （适用于所有方法） - k: K最近邻中的k值 输出参数为： Acc : 验证模型的准确性
     
  • MNMI.zip_样本选择与特征选择_基于近邻互信息的邻域特征选择方法
    优质
    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法（MNMI），通过优化样本和特征的选择，提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法，对每个样本取其最近邻作为邻域。
     
  • 基于RELIEF的特征选择方法
    优质
    本研究提出了一种改进的RELIEF算法，通过优化特征权重计算过程来提升机器学习模型性能，适用于高维数据集中的特征选择。 该程序用于特征选择，详细说明了其工作原理，思路简单易懂，方法较为简便，适合初学者使用。
     
  • Python特征选择（一个出色的特征选择工具：Feature-Selector）
    优质
    Feature-Selector是一款优秀的Python库，专门用于自动化数据预处理中的特征选择过程。它提供多种模型和统计方法来帮助用户挑选出最具影响力的变量，从而提升机器学习模型的性能与效率。 前言 FeatureSelector是一个用于减少机器学习数据集维度的工具。本段落将介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，该工具有助于简化数据分析流程并提高模型性能。此工具由Feature Labs的一名数据科学家William Koehrsen编写。 文章主要分为以下几个部分： 1. 数据集的选择 2. FeatureSelector用法详解 3. 具有高缺失值百分比的特征分析 4. 高相关性特征识别 5. 对模型预测结果无贡献的特征筛选 6. 只对模型预测结果产生微小影响的特征评估 7. 单一取值特征检测与处理方法 8. 从数据集中移除选定的不必要特征步骤 9. 结论 通过以上内容，读者可以全面了解如何使用feature-selector进行有效的特征选择。
     
  • 特征选择及其三种方法（MATLAB）
    优质
    本文介绍了特征选择的概念以及在数据分析中的重要性，并通过实例讲解了如何使用MATLAB实现过滤式、包裹式和嵌入式这三种特征选择方法。 进行多维的特征选择，并通过这种方法来降低特征冗余度。
     
  • 基于Salp Swarm算法的特征选择研究：SSA在特征选择任务中的应用-MATLAB实现
    优质
    本研究采用Salp Swarm Algorithm (SSA)探索特征选择问题，并通过MATLAB实现其优化过程，旨在提升机器学习模型性能。 该工具箱提供了Salp Swarm算法（SSA）方法的“主”脚本，并通过使用基准数据集解决特征选择问题的例子来展示如何应用SSA。