基于组合机器学习算法的软件缺陷预测模型_傅艺绮1

【基于组合机器学习算法的软件缺陷预测模型】 软件缺陷预测是一种关键的技术，它利用软件产品的度量信息和已知的缺陷数据，提前预测出软件中可能存在但尚未被发现的缺陷。这种预测方法有助于优化测试和验证资源的分配，提高软件质量，减少因缺陷导致的问题。在软件开发过程中，及早发现并修复缺陷可以显著降低维护成本，提高用户满意度。 机器学习在软件缺陷预测中的应用已经成为主流方法。它能够自动学习和识别软件代码、设计、文档等多维度的特征，通过训练模型来预测未来的缺陷分布。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等，每种算法都有其优势和局限性。 本文作者傅艺绮等人提出了一种结合多种机器学习算法的预测模型，称为"组合软件缺陷预测模型"。该模型借鉴了集成学习（集成多个弱学习器形成强学习器）中的堆叠集成学习（stacking ensemble learning）思想。在堆叠集成学习中，首先对不同机器学习算法进行预预测，然后将这些预预测结果作为新的特征加入到原始数据集中，再用另一个学习器进行二次预测。这样做的目的是利用各算法之间的互补性，提高整体预测的准确性和稳定性。 在实际应用中，研究人员选取了Eclipse数据集进行了实验验证。实验结果表明，这种组合模型具有良好的技术可行性，能够有效地减少预测时间成本，并且提高预测的准确性。这表明，通过组合多种机器学习算法，可以在一定程度上克服单一算法的局限性，提升软件缺陷预测的整体性能。 总结起来，基于组合机器学习算法的软件缺陷预测模型是一种创新性的方法，它整合了多种机器学习算法的优点，提高了预测的效率和精度。这种方法对于软件工程领域的测试资源分配和质量管理具有重要的实践意义，有助于提升软件开发的效率和质量。同时，这也为后续的研究提供了新的思路，即如何通过智能算法的组合优化来解决复杂问题。