| 基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究 | |
| 周雁舟; 乔辉; 吴晓萍; 邵楠; 惠文涛 | |
| 刊名 | 计算机科学
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| 2013-11-15 | |
| 期号 | 11页码:4-6 |
| 关键词 | 软件可靠性早期预测 特征选择 LASSO回归方法 LARS算法 LVQ神经网络 |
| 中文摘要 | 针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法(The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO)和最小角回归(Least Angle Regression,LARS)算法的软件复杂性度量属性特征选择方法。该方法筛选掉一些对早期预测结果影响较小的软件复杂性度量属性,得到与早期预测关系最为密切的关键属性子集。首先分析了LASSO回归方法的特点及其在特征选择中的应用,然后对LARS算法进行了修正,使其可以解决LASSO方法所涉及的问题,得到相关的复杂性度量属性子集。最后结合学习向量量化(Le... |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/145739]  |
| 专题 | 数学与统计学院_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周雁舟,乔辉,吴晓萍,等. 基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究[J]. 计算机科学,2013(11):4-6. |
| APA | 周雁舟,乔辉,吴晓萍,邵楠,&惠文涛.(2013).基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究.计算机科学(11),4-6. |
| MLA | 周雁舟,et al."基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究".计算机科学 .11(2013):4-6. |
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