資料介紹
跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)( CPDP)利用來自其他項(xiàng)目的缺陷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)項(xiàng)目的缺陷情況,為解決以往缺陷預(yù)測(cè)方法面臨的訓(xùn)練數(shù)據(jù)受限問題提供了一個(gè)新的視角。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接影響跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)模型的性能,因此,需盡可能選擇與目標(biāo)項(xiàng)目更相似的數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練。利用PROMISE提供的34個(gè)公開數(shù)據(jù)集,從訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇方面,分析了四種典型的相似性度量方法對(duì)跨項(xiàng)目預(yù)測(cè)結(jié)果的影響以及各種方法之間的差異。研究結(jié)果表明:使用不同的相似性度量方法選出的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不同,其中余弦相似性與相關(guān)系數(shù)兩種方法效果更好,且最大改進(jìn)比例達(dá)到6. 7%;同時(shí),根據(jù)目標(biāo)項(xiàng)目的缺陷率,發(fā)現(xiàn)余弦相似性更適合于缺陷率高于0.25的項(xiàng)目。
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