23、基于逻辑回归的软件缺陷预测：综述与挑战

基于逻辑回归的软件缺陷预测：综述与挑战

在当今的软件工程领域，自动化的软件故障和缺陷分析与预测是至关重要的。随着机器学习技术的发展，越来越多的研究致力于开发更有效的软件缺陷预测系统。本文将对使用逻辑回归（LR）的各种预测系统进行综述，并分析它们面临的挑战。

1. 引言

自动化软件故障和缺陷分析与预测是软件测试的重要领域。尽管多年来已经有许多预测器和分析器被引入到工业、企业和商业领域，但仍然需要一个准确有效的基于缺陷的预测系统。近年来，使用机器学习（ML）技术的自动化模型的需求显著增长，其中包括自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域的基础。

软件错误预测和分析系统通常遵循以下步骤：
1. 数据采集 ：收集相关的软件数据。
2. 预处理 ：对数据进行清洗、转换等操作。
3. 特征选择 ：选择对预测有重要影响的特征。
4. 指标选择 ：确定用于评估的指标。
5. 分类器训练 ：使用训练数据对分类器进行训练。
6. 故障预测 ：使用训练好的分类器进行故障预测。
7. 性能测试 ：评估预测系统的性能。

性能指标主要包括准确率、召回率、精确率、AUC、清晰度和F - 度量等。本文旨在对使用逻辑回归的各种预测系统进行批判性分析，并根据六个基本测量标准对现有系统进行区分和统计分析。

2. 现有工作的历程

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