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[ACM出版社 第二届国际会议 - 中国成都 (2018.06.16-2018.06.18)] 图像处理进展第二届国际会议论文集 - ICAIP '18 - 基于特征分组的软件缺陷预测两阶段特征选择算法

DOI：10.1145/3239576.3239607 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 12:07:36
摘要： 为了提高软件缺陷预测的效果，许多包含特征选择的算法被提出。本文基于Wrapper和Filter混合框架，提出了一种基于特征分组的特征选择算法。该算法包含两个步骤：第一步为去除冗余特征，我们根据特征间的冗余性进行特征分组，采用对称不确定性作为相关性的恒定指标，并使用基于FCBF的分组算法进行特征聚类；第二步从每个特征组中选取子集形成最终特征组合。传统方法通常从每组选取代表性特征，但我们认为当组内特征数量较多时，代表性特征不足以反映该组全部信息。因此本步骤要求每组至少选取一个特征，并采用PSO算法对每组进行随机搜索。我们在开源的NASA和PROMISE数据集上进行了测试，使用三种分类器进行验证。与本文测试的其他方法相比，该方法在10个数据集的30组结果中展现出更优的预测性能：相较于未进行特征选择的算法，在逻辑回归、朴素贝叶斯和K近邻分类器中AUC值分别提升了5.94%、4.69%和8.05%。FCBF算法也可视为先执行特征分组的方法，与之相比，本方法在逻辑回归、朴素贝叶斯和K近邻分类器中的AUC值分别提升了4.78%、6.41%和4.4%。同时可见，对于基于FCBF的分组算法，从每组选择特征云比选择代表性特征效果更佳。
作者： Yuntao Du，Lu Zhang，Jiahao Shi，Jingjuan Tang，Ying Yin
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过提出一种基于特征分组的特征选择算法来提高软件缺陷预测的效果，该算法去除冗余特征并从每个组中选取子集以增强预测性能。

研究成果

所提出的特征选择方法显著提升了多种分类器在软件缺陷预测中的AUC值，证明每组选择多个特征比选取单一代表性特征更有效。该方法增强了预测性能，有助于降低软件开发成本并提高质量。

研究不足

该方法由于使用粒子群优化算法（PSO）进行特征选择，可能导致计算量较大，且依赖于特定数据集（NASA和PROMISE），这可能限制其向其他软件领域的泛化能力。潜在的优化方案包括采用更高效的搜索算法或处理更大规模的特征集。

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