基于LASSO_SVM的软件缺陷预测模型研究_吴晓萍1

【基于LASSO_SVM的软件缺陷预测模型研究】 软件缺陷预测是软件开发过程中的重要环节，其目的是通过分析历史数据，预测未来软件可能出现的问题，从而提前预防和减少缺陷的发生。传统的预测方法包括统计方法、机器学习和混合统计与机器学习。近年来，研究者们发现混合方法在软件缺陷预测中表现优越，能更有效地识别和预测软件的潜在问题。 本文提出了一种新的预测模型——基于LASSO（最小绝对值压缩和选择方法）和支持向量机（SVM）的软件缺陷预测模型。LASSO是一种统计学习方法，它在特征选择上表现出色，能够通过正则化处理降低数据集的维度，去除不相关或冗余的特征，从而提高模型的解释性和预测准确性。在软件缺陷预测中，LASSO用于从原始数据集中筛选出对缺陷预测有显著影响的关键特征。 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，尤其适用于非线性问题的解决。通过构建超平面，SVM能够将数据分类，并在高维空间中找到最佳的决策边界。在本研究中，SVM被用来进行软件缺陷的非线性预测。为了确定SVM的最佳参数，研究者采用了交叉验证技术。交叉验证是一种评估模型性能的有效手段，它通过多次划分数据集并反复训练和测试模型，以寻找最优的模型参数，从而提高预测的精度和稳定性。 实验结果显示，基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型相比传统预测模型，具有更高的预测准确率和更快的预测速度。这意味着该模型在实际应用中，能更有效地帮助软件开发者识别可能的缺陷，提前采取措施，降低软件开发成本，提升软件质量。 这项研究为软件缺陷预测提供了一个新的视角和工具，结合了LASSO的特征选择能力和SVM的非线性预测能力，提高了预测模型的效能。这对于软件工程领域来说，是一个重要的进步，有助于推动软件开发过程的优化和质量控制的提升。同时，这种方法也对其他领域的预测问题提供了借鉴，特别是在处理高维数据和非线性关系时，LASSO-SVM模型可能展现出更大的潜力。