[00005605]基于改进的支持向量机的软件缺陷优先级预测方法
技术详细介绍
基于改进的支持向量机的软件缺陷优先级预测方法主要采用一种改进的支持向量机模型为缺陷优先级的预测建模，对缺陷报告的处理优先级进行判断和预测，步骤1)选取状态为已解决的，已关闭的，已确定的错误报告做为训练数据；步骤2)提取出我们需要的特征；步骤3)对所有样本赋以一个抽样权重在此样本上用支持向量机训练一个分类器对样本分类，步骤4)用得到的错误率去更新分布权值向量：对错误分类的样本分配更大的权值,正确分类的样本赋予更小的权值。步骤5)就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。本发明用机器学习的发法训练出分类器，从而使缺陷优先级的确定自动化，减少人员和成本的消耗。
