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English(EN) Multi-stage Dynamic Selection for Cross-Project Defect Prediction

新的CPDP框架使用两阶段分类器选择来改进缺陷预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文介绍了一种新颖的跨项目缺陷预测（CPDP）框架，旨在缓解因训练项目和目标项目之间分布变化导致的性能下降。所提出的系统采用一个两阶段的多分类器系统（MCS）选择过程。第一阶段识别一个在各种训练项目中泛化良好的MCS配置，旨在实现分类器的多样化专业化。第二阶段在测试时运行，逐模块地选择目标项目中能力最强的分类器，增强对分布变化的鲁棒性。在四个基准数据集的82个项目上进行的实验结果表明，在许多场景下，这种模块级选择方法优于现有的最先进的CPDP方法。 AI

影响 通过解决训练项目和目标项目之间的分布变化，提高了软件缺陷预测的准确性。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了软件工程中缺陷预测的新方法。

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新的CPDP框架使用两阶段分类器选择来改进缺陷预测

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Juscimara G. Avelino, Juscelino S. A. Junior, George D. C. Cavalcanti, Rafael M. O. Cruz ·

    跨项目缺陷预测的多阶段动态选择

    arXiv:2607.20151v1 Announce Type: cross Abstract: Cross-Project Defect Prediction (CPDP) involves building models using data from external projects, called training projects, to predict modules from the target project. However, traditional CPDP methods suffer from the distributio…

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