基于贝叶斯Logistic回归的软件缺陷预测研究

来源：计算机工程与应用杂志2019年第11期北京时间：

作者：赖永凯1，陈向宇2，刘 海2

单位：1.韶关学院 教育学院，广东 韶关 512005；2.华南理工大学 计算机科学与工程学院，广州 510006

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。

关键词：缺陷预测,贝叶斯Logistic回归,信息先验