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分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响研究报告人于巧导师姜淑娟教授日期主要内容研究背景预测模型介绍本文框架实验有效性分析总结研究背景目前分类不平衡是机器学习数据挖掘和模式识别等领域的研究热点一般地分类不平衡是指不同类别间样本数量分布的不均衡现象在二分类问题中当这两类样本数量相差悬殊时表现出分类不平衡问题在实际应用中分类不平衡问题也是普遍存在的如银行系统中的异常交易少数类检测研究背景软件缺陷预测是一个典型的二分类问题分为有缺陷模块少数类和无缺陷模块多数类传统预测模型分类模型往往以最大化总体的分类准
SAT 2015
分类不平衡对软件缺陷预测模型
性能的影响研究
报告人:于 巧
导 师:姜淑娟 教授
日 期:2015.11.6
主要内容 SAT 2015
1. 研究背景
2. 预测模型介绍
3. 本文框架
4. 实验
5. 有效性分析
6. 总结
2
1 研究背景 SAT 2015
目前,分类不平衡是机器学习、数据挖掘和模
式识别等领域的研究热点。
一般地,分类不平衡是指不同类别间样本数量
分布的不均衡现象。在二分类问题中,当这两类样
本数量相差悬殊时,表现出分类不平衡问题。
在实际应用中,分类不平衡问题也是普遍存在
的,如银行系统中的异常交易(少数类)检测。
3
1 研究背景 SAT 2015
软件缺陷预测是一个典型的二分类问题,分为
有缺陷模块(少数类)和无缺陷模块(多数类) 。
传统预测模型(分类模型)往往以最大化总体的
分类准确率为目标,在分类不平衡情况下,可能会
忽略对少数类的识别。
4
1 研究背景 SAT 2015
100个样本 99%准确率
99个无缺陷样本 全部预测为
1个有缺陷样本 无缺陷样本
说明:分类不平衡会影响传统预测模型的性能
5
1 研究背景 SAT 2015
问题:
在分类不平衡情况下,哪些预测模型的性能更
易受到影响,或者哪些预测模型性能更稳定?
在某些预测模型下进行验证,如贝叶斯、回归
等;如何选择合理的预测模型?
6
1 研究背景 SAT 2015
探究分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影
响程度,提出一种分类不平衡影响分析(Influence
Analysis of Imbalanced Classification,IAIC)框架。
评价不同预测模型在处理分类不平衡时的稳定
性;
根据稳定性评价结果,在实际情况中有针对性
地选择合理的预测模型。
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