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針對Bugzilla缺陷跟蹤系統(tǒng)的ε clipse項目軟件缺陷報告數(shù)據(jù)集，使用特征選擇和機器學習算法對向量化的原始數(shù)據(jù)進行特征降維、權重優(yōu)化等處理，得到數(shù)據(jù)維度較低的優(yōu)化數(shù)據(jù)集，并采用分類算法評估軟件缺陷報告嚴重程度。通過對4種特征選擇算法及4種機器學習算法處理結果的交叉對比表明，使用信息增益特征選擇算法對原始數(shù)據(jù)集進行特征優(yōu)化，并結合多項式貝葉斯算法對優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行訓練與測試，可使軟件缺陷報告嚴重性預測的 AUROC值提高至0.767。
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