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公开(公告)号：CN114186644A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111633840.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于软件质量保障技术领域，具体涉及一种基于优化随机森林的缺陷报告严重程度预测方法。本发明首先从项目所在的缺陷跟踪系统中，搜集历史缺陷报告并下载，对下载的数据集进行预处理，得到目标缺陷报告数据集；然后使用贝叶斯超参优化方法优化随机森林模型，获得最优的超参数，最后根据最优超参数，构建缺陷报告严重程度预测模型。该发明使用随机森林模型，因其内部集成多个基分类器，具有较强的模型泛化能力；利用贝叶斯超参优化方法可在预设的取值范围内找出最优超参数，进一步增强随机森林模型的泛化能力，提高模型的预测能力。
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