内容提供者
过采样与集成学习方法在软件缺陷预测中的对比研究.pptx
2024-10-05
20金币
4.6MB
23页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
过采样与集成学习方法在软件缺陷预测中的对比研究.pptx
过采样与集成学习方法在软件缺陷预测中的对比研究目录添加目录项标题研究背景软件缺陷预测的重要性过采样和集成学习的应用背景过采样方法在软件缺陷预测中的应用过采样方法介绍过采样方法在软件缺陷预测中的实现过程过采样方法的效果评估集成学习方法在软件缺陷预测中的应用集成学习方法介绍集成学习方法在软件缺陷预测中的实现过程集成学习方法的效果评估过采样与集成学习方法在软件缺陷预测中的对比分析准确率对比分析召回率对比分析F1分数对比分析鲁棒性对比分析结论与展望过采样与集成学习方法在软件缺陷预测中的优缺点总结对未来研究的建议与
2024-10-05
20
4.6MB
基于混合采样和集成学习的软件缺陷预测.pptx
,目录PartOnePartTwo混合采样的原理和作用集成学习的基本思想和应用混合采样和集成学习的结合方式PartThree模型构建流程特征选择和预处理模型训练和优化模型评估指标和实验结果PartFour模型优势分析适用场景和应用范围与其他预测模型的比较PartFive模型局限性分析未来研究方向和展望改进和优化建议PartSix案例一：某大型互联网公司的软件缺陷预测案例二：某知名开源软件的缺陷预测实践案例三：某金融行业的软件质量监控方案效果分析和实际应用价值评估THANKS
2024-10-04
20
4.5MB
一种面向软件缺陷预测的新型过采样方法.pdf
本发明提出了一种面向软件缺陷预测的新型过采样方法，包括以下步骤：S1.聚类：采用迭代分区过滤器IPF对原始数据集进行粗过滤，然后使用K‑means聚类算法对粗过滤后的数据集进行聚类处理，并根据设定的阈值筛选出少数类样本稀疏分布的簇，用于合成新样本；S2.过采样：使用SMOTE合成少数过采样技术作为合成新的少数类样本的过采样算法，在由步骤S1筛选出的簇内进行过采样来生成新的少数类样本；S3.噪声过滤：采用迭代分区过滤器IPF作为处理噪声的过滤器，清除步骤S2所得数据集中残留的噪声样本。该新型过采样方法能够减
2023-11-05
10
1KB
基于过采样融合集成学习的研究生培养质量评估方法研究.pptx
基于过采样融合集成学习的研究生培养质量评估方法研究目录添加章节标题研究背景与意义研究生培养质量评估的重要性传统评估方法的局限性过采样融合集成学习的优势与应用前景过采样技术及其在研究生培养质量评估中的应用过采样技术的原理与实现方法过采样技术在研究生培养质量评估中的适用性分析过采样技术在评估中的具体应用与实验验证集成学习在研究生培养质量评估中的应用集成学习的基本原理与常见方法集成学习在研究生培养质量评估中的适用性分析集成学习在评估中的具体应用与实验验证基于过采样融合集成学习的研究生培养质量评估方法设计方法设计
2024-10-03
20
2.3MB
集成学习方法在电费回收风险预测中的应用研究.docx
集成学习方法在电费回收风险预测中的应用研究标题：集成学习方法在电费回收风险预测中的应用研究摘要：电费回收风险预测在电力行业中具有重要的意义，它可以帮助电力公司准确预测欠费客户的风险，同时提供决策依据以采取相应的风险管理措施。而集成学习方法作为一种强大的机器学习工具，可以将多个分类器的预测结果进行整合，从而提升预测的准确性和稳定性。本文将以集成学习方法在电费回收风险预测中的应用为研究对象，探讨其在提高预测准确性和降低风险的效果，为电力公司的决策提供科学依据。一、引言电费回收风险预测对于电力公司来说具有重要的
2024-10-28
5
11KB