15、机器学习方法在缺陷预测中的应用

机器学习方法在缺陷预测中的应用

1. 背景和动机

在现代软件开发中，确保软件的质量和可靠性是至关重要的。随着软件规模和复杂性的增加，缺陷预测成为了提高软件质量的重要手段。通过预测哪些部分的代码更容易出现缺陷，开发团队可以更有效地分配资源，进行针对性的测试和修复。因此，缺陷预测不仅有助于提高软件的可靠性，还能缩短开发周期，降低成本。

机器学习（Machine Learning, ML）作为一种强大的数据分析工具，已经在多个领域展现出卓越的表现。在软件工程中，机器学习方法同样可以用来预测软件缺陷，从而帮助开发者更好地理解代码质量和潜在的风险区域。本文将详细介绍如何使用机器学习技术进行软件缺陷预测，并展示其实验结果和应用效果。

2. 数据集

为了验证机器学习方法在缺陷预测中的有效性，我们使用了一个广泛认可的数据集。该数据集由一系列类级别的软件开发度量指标聚合而成，主要包括以下几个开源项目：

• Eclipse JDT Core
• Eclipse PDE UI
• Equinox Framework
• Lucene
• Mylyn

这些项目的度量数据包括源代码度量指标、历史和过程信息，以及大量的bug及其影响数据。数据以类级别提供，因此缺陷预测也可以在类级别进行。此外，通过将类度量指标相加，这些数据还可以合并到包或子系统级别。

2.1 数据集特征

这些特征由多个研究者提出，涵盖了代码复杂度、模块化程度、变更频率等多个维度。例如，以下是一些常用的度量指标：