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摘要：本发明公开了一种提高JIT缺陷预测性能的方法，包括：获取CLI模型的输入信息，其中输入信息包含由SZZ注释的有噪声标签实例的数据集；采用不平衡数据概率预测组件获得数据集的预测概率矩阵；根据预测概率矩阵使用自信学习组件估计噪声标签和真实标签的联合分布，重新训练自信学习组件中的分类器；基于分类器判断数据集中的缺陷修改是否正确；根据分类器的预测结果，判断未被标签的缺陷修改是否正确。本方法可以使用CLI作为我们的去噪方法，通过将CLI应用于JIT预测，可以获得高质量的训练集，从而使JIT预测模型能够学习到更准确的类别信息，从而提高预测性能。
主权项：1.一种提高JIT缺陷预测性能的方法，其特征在于包括：获取CLI模型的输入信息，其中输入信息包含由SZZ注释的有噪声标签实例的数据集；采用不平衡数据概率预测组件获得数据集的预测概率矩阵；根据预测概率矩阵使用自信学习组件估计噪声标签和真实标签的联合分布，重新训练自信学习组件中的分类器；基于分类器判断数据集中的缺陷修改是否正确；根据分类器的预测结果，判断未被标签的缺陷修改是否正确。
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百度查询： 大连海事大学 一种提高JIT缺陷预测性能的方法
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