基于机器学习的软件质量评价方法：高效、准确、可扩展

一种新型软件质量评价方法是基于机器学习的软件质量评价方法。该方法利用机器学习技术对软件质量进行评价和预测，通过训练数据集和测试数据集的比较，得出软件质量评价结果。具体步骤如下：

1. 收集软件质量评价数据，包括代码规范、代码复杂度、代码可读性、运行稳定性、安全性等方面的数据。

2. 对收集到的数据进行标注和处理，将数据转化为可用于机器学习算法的格式。

3. 选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对数据进行训练和测试。

4. 利用训练好的模型对新的软件进行质量评价和预测。

5. 根据评价结果和实际情况进行调整和改进，提高软件质量。

该方法具有评价结果准确、自动化程度高、可以快速适应新的软件等优点。但是需要大量的数据和算法模型的选择和调整，需要专业人员进行操作。