[发明专利]一种基于多方法集成学习的自承认技术债务检测分类方法在审
| 申请号： | 202010568813.6 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111782807A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 殷茗;徐悦然;田嘉毅;朱奎宇;马怀宇;张小港;薛禹坤;吴瑜 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多方法集成学习的自承认技术检测分类方法，该方法包括五个步骤：对特征词进行预处理；选取前k个最有用的特征来训练分类器；使用朴素贝叶斯多项式和线性Logistic回归两种方法训练相应的子分类器；以及通过子分类器投票规则对预测结果集成预测，得到精确度、召回率，综合精确度和召回率最终计算出F1值作为后续的评估标准；最终通过聚类的方法对实验过程中经常出现并且具有高信息增益值的特征进行聚类，进而将检测到的技术债务进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多方 集成 学习 承认 技术 债务 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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