1</sub> 值分別達(dá)到了0.97和0.89;使用投票集成法在檢測(cè)長(zhǎng)方法、大型類、長(zhǎng)基類列表和長(zhǎng)參數(shù)列表4種代碼異味時(shí)，也表現(xiàn)出了很好的檢測(cè)效果， F<sub>1</sub> 值分別達(dá)到了0.94，0.83，0.97和0.92.得出投票集成法比堆疊集成法檢測(cè)效果更好.另外，無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)模型還是集成學(xué)習(xí)模型，相較于10倍交叉驗(yàn)證方法，使用網(wǎng)格搜索方法優(yōu)化的模型精度更高.-龍?jiān)雌诳W(wǎng)" />

特黄三级爱爱视频|国产1区2区强奸|舌L子伦熟妇aV|日韩美腿激情一区|6月丁香综合久久|一级毛片免费试看|在线黄色电影免费|国产主播自拍一区|99精品热爱视频|亚洲黄色先锋一区

基于集成學(xué)習(xí)的Python代碼異味檢測(cè)方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功


打開文本圖片集

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1000-5137（2025）04-0432-08

Abstract：A Pythoncodeodor detection method based on ensemble learning was proposed inthis paper，whi（剩余7886字）

monitor