《表1 AEEEM数据集具体信息表》

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《基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型》

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采用包含5组不平衡数据集的AEEEM数据库作为实验数据库，AEEEM数据库是由Marco D’Ambros等人收集的[15]。5组数据集分别是EQ，JDT，ML，LC，PDE。每个项目中含有61个度量:17个源代码度量、5个预先缺陷度量、5个熵变量度量、17个源代码熵度量和17个源代码流失度量。用于训练模型的样本数据的标签属性是布尔数据类型:buggy和clean。缺陷用“1”表示，没有缺陷用“0”表示。因此，预测结果的输出也是布尔型数据:1表示模块（一个函数或方法）有较高的缺陷倾向，0表示模块有较低的缺陷倾向。数据集具体信息如表1所示。