《表1 实验数据集：基于特征选择的软件缺陷预测方法》

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《基于特征选择的软件缺陷预测方法》

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实验仿真主要由两步组成:第一步，选择实验数据集，然后对实验数据集进行预处理，用互信息特征选择算法从实验数据集中筛选出最优特征子集，笔者从PROMISE开源的数据集中选取4种实验数据集，软件缺陷特征则使用数据集CK metrics的10个缺陷特征；第二步，利用第一步得到的最优子集，通过机器学习对分类器进行训练，建立软件预测模型，然后对数据集进行软件缺陷预测，进而验证本文算法的有效性.通过表1可知实验数据集的具体信息.