一种基于数据筛选和数据过采样的跨项目缺陷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于数据筛选和数据过采样的跨项目缺陷预测方法，设计了合理的数据筛选和数据不平衡处理策略，利用层次聚类算法筛选出真正和本项目模块数据相似的跨项目历史软件模块数据，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不相关跨项目历史软件模块数据的影响，然后利用过采样方法增加有缺陷的软件模块数据得到分类相对平衡的新数据集，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不平衡的训练数据集的影响。本发明的技术方案具有简单高效的特点，能够较好地提高跨项目软件缺陷预测模型的性能。