10.16208/j.issn1000-7024.2020.04.025
基于两种统计模型的软件缺陷预测
采集软件研发过程中可能与缺陷有关的过程数据或产品数据,对软件缺陷数量进行预测,达到对软件质量的把控.采用LASSO进行特征值选择确定最佳影响因子集合,采用线性模型和贝叶斯网络模型分别对样本数据进行预测,说明两种模型的因子分析过程和模型构建过程,采用R语言进行编码实现.通过预测结果的对比验证了当数据经过二次主观加工后,采用线性模型的预测结果比贝叶斯网络预测结果更准确.
缺陷预测、LASSO特征值选择、贝叶斯网络模型、线性模型、R语言
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TP311.5(计算技术、计算机技术)
2020-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1046-1051