基于元学习的软件缺陷预测推荐方法

摘要：

基于机器学习的分类算法已被广泛地应用于预测软件缺陷.然而,软件缺陷数据的多样化,导致单一分类算法难以在所有的软件缺陷预测过程中均获得最优的分类性能,即不同的数据集上最适用的分类算法也不尽相同.本文提出了一种基于元学习和实例学习的软件缺陷预测算法推荐方法.该方法仅依据待预测软件缺陷数据的特征,为其推荐最适用的分类算法.

关键词：软件缺陷预测、元学习、实例学习、算法推荐

所属期刊栏目：10

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：620-627