不平衡数据的软件缺陷预测方法

数据的不平衡问题是数据分类领域中的一个热点问题。当分类算法处理这些数据时,算法将偏向多数类而忽视少数类。在软件缺陷预测领域,它并没有引起足够的重视,在4组NASA不平衡数据上比较和分析了14种分类算法的性能,为了克服数据的不平衡性,采用SMOTE技术对软件缺陷数据进行平衡化,最后在AUC和F-measure评价指标下对算法进行评估。实验结果表明随机森林算法在4组数据上表现最佳,这为软件缺陷预测提供了很好的参考。