XGBoost到DNN:软件缺陷检测优化

本课程基于机器学习xgboost和深度学习DNN实现软件缺陷检测综合案例，主要内容包括使用Pandas进行数据预处理和探索性数据分析。以及使用随机森林（Random Forest）集成学习算法进行特征工程，同时使用主成分分析（PCA）对数据进行降维。然后使用xgboost算法完成模型的训练和测试。最后基于DNN算法实现软件缺陷检测。