回归算法优化软件缺陷预测：梯度Boosting与贝叶斯岭算法的表现

本文探讨了回归算法在软件缺陷个数预测模型性能评估中的重要性，尤其是在处理软件缺陷数据集中常见的不平衡问题。传统的评估方法可能并未充分考虑这种不平衡性，导致对于回归模型的评价指标选择不合适。为此，作者付忠旺等人提出了使用平均缺陷百分比作为评价标准，以更全面地衡量模型的性能。 研究者们基于PROMISE提供的六个开源软件缺陷数据集，对包括梯度Boosting回归、贝叶斯岭回归在内的10种回归算法进行了深入的分析。实验结果显示，不同的回归算法对软件缺陷个数预测模型的性能有着显著影响。具体来说，梯度Boosting回归和贝叶斯岭回归算法在这项任务上表现更为出色，它们能够更准确地预测软件模块中潜在的缺陷数量。 通过对回归算法的比较，研究发现，选择合适的回归算法对于提高软件缺陷预测模型的准确性和稳健性至关重要。数据不平衡性是软件工程领域的一个普遍挑战，因此，优化回归算法的使用可以显著提升软件缺陷早期检测和预防的能力，从而降低软件开发成本和维护时间。 此外，论文还提供了关于回归算法在软件缺陷预测中的潜在应用和未来研究方向的见解，例如，如何进一步优化这些算法以适应更复杂的软件项目特性，或者开发针对特定类型的缺陷（如严重性不同）的定制预测模型。 关键词：软件缺陷个数预测、数据不平衡、回归算法。这项研究的结果对于软件质量管理和软件工程实践具有实际价值，也为相关领域的研究者提供了实用的参考依据。