基于贝叶斯Logistic回归的软件缺陷预测研究

• 作者: 刘海 赖永凯 陈向宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷预测 贝叶斯Logistic回归 信息先验
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 204-208,220
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 4730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0254

摘要

在软件开发初期及时识别出软件存在的缺陷,可以帮助项目管理团队及时优化开发测试资源分配,以便对可能含有缺陷的软件进行严格的质量保证活动,这对于软件的高质量交付有着重要的作用,因此,软件缺陷预测成为软件工程领域内一个研究热点.虽然人们已经使用多种机器学习算法建立了缺陷预测模型,但还没有对这些模型的贝叶斯方法进行研究.提出了无信息先验和信息先验的贝叶斯Logistic回归方法来建立缺陷预测模型,并对贝叶斯Logistic回归的优势以及先验信息在贝叶斯Logistic回归中的作用进行了研究.最后,在PROMISE数据集上与其他已有缺陷预测方法(LR、NB、RF、SVM)进行了比较研究,结果表明:贝叶斯Logistic回归方法可以取得很好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖永凯	韶关学院教育学院	13	17	3.0	3.0
2	刘海	华南理工大学计算机科学与工程学院	5	54	1.0	5.0
3	陈向宇	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0