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本发明公开了一种基于XGBoost的自承认技术债务分类方法。该方法通过构建基于XGBoost的自承认技术债务分类器,可以有效对自承认技术债务进行分类。同时,该方法采用EDA方法中的随机交换和随机打乱策略进行数据增强,并使用类间距度量生成数据的质量,有效克服了样本不均衡问题。此外,该方法使用CHI进行特征提取,选择分数最高的前s(s的值为总的不同特征的个数的10%)个单词,加快模型训练的同时提高了模型的性能。通过本发明方法能够有效分类软件技术债务,降低软件维护的成本,对软件维护具有非常重要的意义。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112748951 B
(45)授权公告日 2022.04.22
(21)申请号 202110081268.2 (56)对比文件
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