统计与机器学习：软件工作量与成本估算的新突破

本文主要探讨了在软件行业中如何利用统计和机器学习方法来提高软件工作量持续时间和成本的精确估算。在传统的软件工程领域，软件成本估算通常采用多种方法，如类比估算、专家判断法、价格取胜法、自顶向下法和自底向上法。然而，这些方法各有其局限性，统计方法虽然常见，但可能难以揭示内在原因并提供强有力的结果。机器学习技术因其能够通过训练数据和迭代学习提升准确性，为解决软件成本估算问题提供了新的可能性。 统计方法，如SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）这类工具，常用于处理大量数据，但它在预测精度上可能受限于数据质量和模型假设。相比之下，机器学习，特别是项目代码度量工具如Project Code Meter，可以自动分析代码特征，识别模式，从而更准确地预测软件开发的持续时间和成本。这些工具能够适应不断变化的技术环境，减少了人为因素对估算结果的影响。 作者B.M.G.Prasad和P.V.S.Sreenivas，来自印度Rayalaseema University和Sreenidhi Institute of Science and Technology，分别作为研究学者和教授，共同探讨了将统计和机器学习相结合，实施软件工作量、成本和持续时间的联合估算。他们的研究论文发表在《国际计算机工程与技术》(International Journal of Computer Engineering & Technology, IJCET)上，2019年1-2月期，引用了期刊影响因子为9.3590，表明该领域的研究具有较高的学术价值。 论文摘要强调了软件行业中的成本和持续时间估算面临的挑战，以及如何通过科学的方法论，尤其是机器学习，来提升估算的精准度和可靠性。作者可能在文中详细介绍了具体的机器学习模型（如回归、决策树、神经网络等），如何应用于软件工程项目的不同阶段，以及如何处理和清洗数据，优化模型参数，以达到更准确的成本和持续时间预测。同时，他们可能还讨论了实施这种方法的实际案例研究，以展示其在实际项目中的效果和改进空间。 这篇研究论文深入探讨了如何通过整合统计和机器学习技术，克服软件成本和持续时间估算中的难题，为软件行业的实践者和研究人员提供了一种创新且实用的解决方案。