软件缺陷预测：数据集选择和分类算法性能分析

软件缺陷预测中数据集的影响：分类算法性能分析

在软件缺陷预测领域，构建高效的分类模型至关重要。为了训练和评估这些模型，研究人员依赖于包含软件度量的公开数据集。 本文探讨了主要研究中数据集选择的重要性，以及它如何影响分类算法的性能。

数据集的重要性

数据集是软件缺陷预测的基础。它们包含从先前项目中收集的软件度量和缺陷信息，允许研究人员训练和测试他们的模型。 然而，不同的分类算法在不同的数据集上可能表现不同。这是因为数据集的特征，例如大小、质量和所代表软件项目的类型，会影响算法的学习过程。

常用数据集

在我们分析的主要研究中，大多数 (73%) 使用了来自 PROMISE 和 tera-PROMISE 存储库的公开数据集。这些存储库提供了各种各样的数据集，涵盖了广泛的软件项目，使其成为研究人员的宝贵资源。

数据集选择对算法性能的影响

研究表明，不同的分类算法在不同的数据集上表现出不同的性能水平 [61,62]。这凸显了为特定分类任务选择合适数据集的重要性。选择一个与目标项目特征相匹配的数据集可以显着提高模型的准确性。

结论

数据集选择是软件缺陷预测中一个关键方面，它直接影响分类算法的性能。了解数据集特征和算法行为之间的关系至关重要。未来的研究应该集中于开发指导数据集选择的策略，最终目标是构建更准确可靠的软件缺陷预测模型。