贝叶斯Logistic回归在软件缺陷预测中的应用研究

"基于贝叶斯Logistic回归的软件缺陷预测研究" 本文主要探讨了软件缺陷预测的重要性及其在软件工程中的作用，并介绍了如何利用贝叶斯Logistic回归方法来建立更有效的预测模型。软件缺陷是影响软件质量的关键因素，对软件公司的竞争力具有决定性影响。为了确保软件的高质量交付，开发初期的缺陷预测至关重要，它能帮助项目团队优化资源分配，针对性地进行质量保证活动。 作者赖永凯、陈向宇和刘海提出了一种新颖的方法，即采用无信息先验和信息先验的贝叶斯Logistic回归来构建软件缺陷预测模型。贝叶斯Logistic回归是一种统计分析技术，它结合了贝叶斯定理与逻辑回归，能够处理复杂的非线性关系，并且允许在模型中引入先验知识，从而提高预测的准确性和解释性。 在该研究中，作者强调了贝叶斯方法在Logistic回归中的优势，特别是在处理不确定性、更新知识和融合先验信息方面。无信息先验通常用于当没有特定信息时，而信息先验则可以利用领域知识或以往的经验数据来进一步改进模型。 为了验证贝叶斯Logistic回归模型的效果，研究者将其与其他常见的缺陷预测方法进行了比较，包括逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)。实验在PROMISE数据集上进行，结果显示，贝叶斯Logistic回归在缺陷预测的性能上表现出色。 通过这项研究，我们可以得出结论，贝叶斯Logistic回归不仅能够有效地预测软件缺陷，而且通过融入先验信息，可以提升预测的准确性和模型的适应性。这对于软件开发团队来说，是一种有价值的工具，有助于他们在早期阶段就识别潜在的问题，从而提高软件的整体质量和可靠性。 关键词：缺陷预测；贝叶斯Logistic回归；信息先验 中图分类号：TP311 文献标志码：A doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0254 参考文献： LAI Yongkai, CHEN Xiangyu, LIU Hai. Research on software defect prediction based on Bayesian Logistic regression. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(11): 204-208. 这项研究对于软件工程领域的研究人员和实践者具有重要的指导意义，它提供了利用贝叶斯统计方法来改善软件缺陷预测的新视角，有助于推动软件质量保证技术的发展。