作者：程俊 张雪莹 李瑞贤软件缺陷预测元学习实例学习算法推荐
摘要：基于机器学习的分类算法已被广泛地应用于预测软件缺陷。然而,软件缺陷数据的多样化,导致单一分类算法难以在所有的软件缺陷预测过程中均获得最优的分类性能,即不同的数据集上最适用的分类算法也不尽相同。本文提出了一种基于元学习和实例学习的软件缺陷预测算法推荐方法。该方法仅依据待预测软件缺陷数据的特征,为其推荐最适用的分类算法。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《中国电子科学研究院学报》（CN：11-5401/TN）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国电子科学研究院学报》主要发表电子信息系统研发和综合集成领域内的技术和学术研究论文。聘请行业内工程院院士等资深专家以及近年来在此领域内卓有成就的中年专家组成编委会。办刊宗旨：注重研究成果，提高理论水平。
杂志详情
