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上传时间: 2021-03-07
详细说明：大多数研究人员在假设训练和将来的测试数据必须在相同的特征空间和相同的分布中的前提下进行缺陷检测。 但是，在实际应用中，数据集来自不同的领域和不同的分布。 有时，目标项目中的本地数据有限，并且数据通常会受到噪声的影响。 在这些情况下，软件缺陷检测模型的性能是不确定的。 首先，我们将数据复杂性概念引入到数据挖掘领域的软件工程中。 其次，我们研究了对公共软件数据集的数据复杂性度量，以找出适合用于缺陷检测的复杂性度量。 最后，我们分析了复杂性指标与模型性能之间的关系，以深入了解数据复杂性对缺陷检测的影响。 我们乐观地认为我们的方法可以为检测模型的管理和设计提供决策支持。
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