LGD-NB：一种基于直线集合分割的软件缺陷预测模型

"这篇论文研究了软件缺陷预测领域的一个新模型——LGD-NB，该模型基于直线集合分割和朴素贝叶斯理论，旨在提高预测的准确性和效率。" 在软件工程中，软件缺陷预测是一个至关重要的任务，因为它能够帮助优化测试资源的分配，聚焦于最可能出现问题的20%模块，从而提升整体软件质量。传统的缺陷预测方法包括数据挖掘、机器学习和统计分析等，例如遗传算法、回归分析、神经网络、关联规则和决策树等。其中，朴素贝叶斯算法因其简单高效而在二值分类问题中广泛应用，并已被用于软件缺陷预测。 该论文提出了一种名为LGD-NB的新模型，它扩展了朴素贝叶斯算法，利用平面中点与直线的几何关系来进行分类。LGD-NB有两个工作模式：一是基于最小风险的决策，这种模式下，模型能更精确地描述分类代价，优于传统朴素贝叶斯；二是作为元分类器，通过定义几何上的高风险区域，与其他分类模型如SVM集成，实现二次分类，以进一步提升预测性能。 实验结果表明，LGD-NB在最小风险模式下的预测性能超越了传统的朴素贝叶斯模型。同时，当LGD-NB与支持向量机（SVM）结合时，其预测能力有显著提升。这证实了LGD-NB模型的有效性，特别是在集成学习框架中的潜力，可以为软件测试策略提供更精准的指导。 总结来说，LGD-NB模型通过引入几何概念增强朴素贝叶斯分类器，提高了软件缺陷预测的准确性和适应性，为软件工程领域提供了新的思路。这一创新方法不仅改进了单一分类器的性能，还展示了在多模型集成中的优越性，对于未来软件测试优化和资源分配具有重要参考价值。