《表1 0 在M&R-Mylyn数据集下故障预测结果》

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《使用EBIC的软件故障特征选择方法》

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为验证本文方法有效性，在基准数据集上进行故障预测实验，本文方法与基线方法所对应特征集均采用逻辑回归（LR）、朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）、K近邻（KNN）、随机森林（RF）预测器进行模型建立及故障预测，记录其10×10折交叉验证平均预测结果并进行比较。表10～表12记录了3个数据集各分类器预测结果，图3～图5分别显示了3个数据集上，不同方法取得的综合性能指标F-measure的对比情况。