ORESP:基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法
ORESP: software defect severity prediction based on ordinal regression
1. 南通大学 信息科学技术学院, 江苏 南通 226019
2. 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室, 南京 210023
摘要
为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型。通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测指标,预测模型性能最大可提升10.3%;基于平均绝对误差(MAE)评测指标,预测模型性能最大可提升12.3%。除此之外,发现使用基于Spearman的特征选择方法可以有效提升ORESP方法的预测性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702041)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2019B14)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0249
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1815-1818
文章编号: 1001-3695(2021)06-040-1815-04
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
贾焱鑫, 陈翔, 葛骅, 等. ORESP:基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1815-1818. (Jia Yanxin, Chen Xiang, Ge Hua, et al. ORESP: software defect severity prediction based on ordinal regression [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1815-1818. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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