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針對(duì)Bugzilla缺陷跟蹤系統(tǒng)的ε clipse項(xiàng)目軟件缺陷報(bào)告數(shù)據(jù)集，使用特征選擇和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)向量化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維、權(quán)重優(yōu)化等處理，得到數(shù)據(jù)維度較低的優(yōu)化數(shù)據(jù)集，并采用分類算法評(píng)估軟件缺陷報(bào)告嚴(yán)重程度。通過對(duì)4種特征選擇算法及4種機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理結(jié)果的交叉對(duì)比表明，使用信息增益特征選擇算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征優(yōu)化，并結(jié)合多項(xiàng)式貝葉斯算法對(duì)優(yōu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，可使軟件缺陷報(bào)告嚴(yán)重性預(yù)測(cè)的 AUROC值提高至0.767。
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