分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响研究（笔记）

分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响研究

• 摘要

  分类不平衡 : 不同 类别间样本 数量分布不均衡的现象

• 分类不平衡影响分析方法:

  1. 设计一种 新数据集构造算法

     • 将 原不平衡数据集 转换为 一组 不平衡率依次递增的新数据集

  2. 然后，选取 不同的 分类模型 作为 缺陷预测模型 ，分别对 构造的 新数据集 进行预测, 采用 AUC 指标来度量 不同预测模型 的 分类性能。

  3. 最后， 采用 变异系数C·V 来评价 各个预测模型 在 分类不平衡时的性能稳定程度 。

• 结果：

  • C4.5、 RIPPER 和 SMO 三种预测模型的 性能： 随着不平衡率的 增加 而 下降

  • 代价敏感学习 和 集成学习 能够有效 提高它们在分类不平衡时 的 性能 和 性能稳定程度

  • 更稳定： 逻辑回归、 朴素贝叶斯、 随机森林 等

• 一些解释：

AUC ( Area under curve )

• 概念： 一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价 (AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标)，可以避免 把 预测概率 转换成 类别

• ROC 曲线：基于样本的 真实类别 和 预测概率 来画的。

• 参考：https://www.zhihu.com/question/39840928

• 二分类问题

二、解决分类不平衡的方法

1. 采样法:

   • 过采样(上采样): 增加少数样本

   • 欠采样(下采样): 减小多数样本

2. 代价敏感学习

   • 正确识别 少数类 比 正确识别 多数类 更有价值

     • 即：错分少数类 比 错分多数类 要付出更大的 代价

     • 为不同的类别 赋予 不同的错分代价 提供少数类的 分类性能

3. 集成学习

   • 通过 聚集 多个模型的 预测结果 来提高 分类性能。

   • 集成模型性能 要 优于 单个模型性能

   • 注: 并不是为了解决分类不平衡问题提出的，但是处理其取得较好结果

三、预测模型

1. 目标： 掌握 不同预测模型 在 分类不平衡时的 性能稳定程度，则可在 实际应用中 针对性地 选择合理的 预测模型。

2. 提出 分类不平衡影响分析 方法 ==> 评价 分类不平衡对软件缺陷预测模型性能 的影响程度

 

四、 分类不平衡影响分析法 (摘要已写)

1. 构造 一组 不平衡率依次递增 的 新数据集

2. 对构造的新数据集进行 预测

   • ROC 曲线下方的面积 - AUC => 评价 不同预测模型的分类性能

   • 采用 变异系数 C · V => 评价不同预测模型 在分类不平衡时 性能稳定程度

五、预测模型介绍

1. C4.5

   采用新型增益率 选择属性时偏向选择选择值多的属性 的 问题

2. K-Nearest Neighbor (KNN)

   K 近邻算法 是 一种 基于实例 的 分类算法

   基本思想： 一个样本应与其 特征空间 中 最近邻的k个样本 中的 多数样本 属于同一个类别。

   k的取值 会 对分类结果产生影响。

3. Logistic Regression (LR)

4. MultiLayer Perceptron(MLP)

   多层感知器 是 一种 前反馈人工神经网络模型

   可以解决 线性不可分问题

5. Naive Bayes (NB)

   朴素贝叶斯 基于贝叶斯定理的 概率模型

   目前使用最广泛 分类模型

6. Random Forest (RF)

   随机森林 是 一种 由 多棵决策树组成 的 集成学习模型

   对于分类问题，随机森林的输出 是 由 多颗决策树投票 得到的

   对于回归问题，依据多颗决策树的 平均值 得到的

7. RIPPER

   RIPPER 是一种 基于规则的 分类算法

   通过 对 命题规则 进行 重复增量 地 修剪 使得产生的错误最少，其能有效处理噪声数据

8. SMO

   SMO 是一种 实现 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 的 序列最小优化(Sequential Minimal Optimization)

   将 二次型求解问题 转换为 多个优化子问题， 并采用 启发式搜索策略 进行 迭代求解， 加快算法收敛速度。

六、性能影响

• 分类不平衡影响分析方法

  1. 新数据集构造

    % 需要一组 具有 不同不平衡率的  数据集
    % 这里设计了 一种  新数据集 构造算法
    % 原不平衡数据集  转换为  一组不平衡率依次递增的  新数据集
    function newDataSet = ConvertNewSet(DataSet)
    ​
    DefectSet = ConvertToDefect(DataSet);           % 有缺陷样本
    NonDefectSet = ConverToNonDefect(DataSet);      % 无
    n1 = DefectSet.size();             % 有缺陷样本数 n1
    n2 = NonDefectSet.size();          % 无
    r = Math.floor(n2 / n1);           % 计算不平衡率
    newDataSet = DefectSet;            % 用有缺陷样本 初始化 newDataSet
    restNonDefectSet = NonDefectSet;   % 数据集
    ​
    while restNonDefectSet != NULL
        restNonDefectSet = RandomTreat(restNonDefectSet);  % 对其 进行随机化处理
        if restNonDefectSet.size() >= 2 * n1
            % 从 restNonDefectSet 中随机选取 n1 个样本, 并保存到 newDataSet
            tmp = RandomSelectSample(restNonDefectSet, n1);
            newDataSet.append(tmp);
            % 从restNonDefectSet 中 移除 n1 个样本
            restNonDefectSet.remove(tmp)
        else
            % 将restNonDefectSet的剩余样本 保存至 newDataSet
            newDataSet.append(restNonDefectSet);
            restNonDecfectSet = NULL;
        end
        save newDataSet ;   % 保存新数据集
    end
    % 返回新数据集
    newDataSet;

  • 以上算法是用 欠采样法 来实现的

  1. 预测模型评价

     基本模型：在 Weka 上实现 (五的8个预测模型) (默认参数)

     代价敏感模型 ===> 进行预测，并计算各个预测模型的变异系数C·V

     集成模型

     目标:

     研究 基本模型 在分类不平衡情况性能稳定程度，对于不稳定的预测模型，再进一步探究他们的 代价敏感模型 和 集成模型 的性能稳定程度

      

     采用ROC曲线下方的面积 - AUC 指标进行评价.

     ROC ：描述分类模型 真正例率TPR 和 假正例率FPR 之间关系的一种图形化方法。

• 实验设计

1. 哪些模型性能更稳定？

• 不稳定的模型，代价敏感学习是否能提高其性能的稳定程度？

• 集成学习是否能进一步提高其性能稳定程度？

2. 采用AUC指标评价模型

3. 采用10次10折交叉验证

参考：https://www.zhihu.com/question/29350545

• 实验结果与分析

C·V 值越大，AUC值离散程度 越大，性能越不稳定。

结果：C4.5，RIPPER， SMO 三种预测模型在大部分 数据集上的 C·V 值相对较高 ==》 不稳定