基于迁移学习的跨公司软件缺陷预测

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摘要：为解决通常由公司内工程数据训练构建软件缺陷预测模型,而实际较缺乏本地缺陷数据的问题,借助迁移学习技术,提出使用不同公司工程数据构建缺陷预测模型的算法,实现跨公司软件缺陷预测。通过比较源工程训练数据和目标工程测试数据集的多种统计量,设置训练数据的权重,基于加权的训练数据构建加权迁移朴素贝叶斯分类器。实验结果表明,该方法有效提高了跨公司软件缺陷预测模型的性能,为项目管理者合理分配软件工程资源提供了依据。

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关键词：学习的 朴素贝叶斯 贝叶斯分类 训练数据 预测模型 软件缺陷预测 迁移学习 机器学习 朴素贝叶斯 软件度量