一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法及系统

摘要

本发明涉及软件预测技术领域，尤其是涉及一种基于Capture‑Recapture的软件缺陷预测方法及系统。所述方法包括：获取软件开发过程中的相关数据；对获取的相关数据进行预处理；对预处理后的相关数据提取特征；基于Capture‑Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。本发明通过采集和处理软件开发过程中的相关数据，能够预测和统计缺陷情况，并以直观的可视化方式展示给用户。

说明书

技术领域

本发明涉及软件预测技术领域，尤其是涉及一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法及系统。

背景技术

静态代码分析是通过对源代码进行语法和结构分析，以识别潜在缺陷的技术。它可以检查代码中的错误、代码风格违规、不一致性和潜在的安全漏洞等。优点在于静态代码分析可以在开发过程的早期阶段发现潜在缺陷，有助于减少后期修复成本；静态代码分析工具可以自动化执行，提高效率并减少人为错误；它可以检测到常见的缺陷模式和最佳实践违规，有助于提高代码质量。缺点在于静态分析工具可能会产生大量的误报，即将无缺陷的代码标记为有缺陷，需要手动验证和排除；静态分析无法完全理解代码的语义和上下文信息，有时可能无法发现隐含的缺陷；对于大型和复杂的软件系统，静态分析工具的准确性可能会受到代码复杂性和规模的限制。

动态测试是通过运行软件来模拟实际执行环境，以发现缺陷和错误。它可以包括单元测试、集成测试、系统测试等多种形式。优点在于动态测试可以在实际运行环境中模拟软件的执行，有助于发现真实场景中的缺陷；它可以捕捉到运行时错误和动态行为相关的缺陷，有助于提高代码的健壮性；可以通过设计和执行特定的测试用例来测试特定功能或执行路径。缺点在于动态测试需要大量的测试用例和覆盖率来发现所有可能的缺陷，这可能是昂贵且耗时的过程；动态测试通常在软件开发的后期阶段进行，可能无法早期发现缺陷，增加修复成本；动态测试可能无法覆盖所有可能的执行路径和边界条件，因此可能无法发现所有的缺陷。

机器学习技术通过分析和学习历史数据中的模式和特征，构建预测模型来预测软件缺陷。常见的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。优点在于机器学习模型可以通过训练和学习历史数据中的缺陷模式来预测新代码中的缺陷，有一定的学习能力；它可以处理大量的历史数据，并通过挖掘隐藏的模式和关联来提高预测准确性；机器学习模型可以自动化执行，适用于大规模软件系统。缺点在于机器学习模型的准确性受到训练数据的质量和标记的准确性的影响，缺乏高质量标记数据可能导致性能下降；对于复杂的软件系统，机器学习模型可能无法捕捉到所有复杂的缺陷模式，性能有限；选择合适的特征对于机器学习模型的准确性和可靠性至关重要，不恰当的特征选择可能影响预测结果。

通过以上可以看出，以上几种传统的机器学习预测模型中，都存在一定的缺陷，因此亟需一种新的软件缺陷预测方法及系统。

Capture-Recapture：即捕获-再捕获，一种统计学方法，用于估计一个群体中未被观察到的个体数量。常被用于生态学、野生动物保护、人口统计学等领域，用于推断一个群体的总体规模或数量。

发明内容

为了解决上述提到的问题，本发明提供一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法及系统。

第一方面，本发明提供的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法，采用如下的技术方案：

一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法，包括：

获取软件开发过程中的相关数据；

对获取的相关数据进行预处理；

对预处理后的相关数据提取特征；

基于Capture-Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；

对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；

利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。

进一步地，所述获取软件开发过程中的相关数据，包括缺陷报告、系统日志和代码审查记录。

进一步地，所述对获取的相关数据进行预处理，包括对获取软件开发过程中的相关数据进行去除重复数据、处理缺失值和异常值操作。

进一步地，所述对预处理后的相关数据提取特征，包括提取相关数据的代码质量指标、开发人员信息和项目属性。

进一步地，所述基于Capture-Recapture算法构建预测模型，包括基于捕获-再捕获原理，利用Capture-Recapture算法进行抽样，通过捕获数量评估群体大小。

进一步地，所述利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证，包括将获取软件开发过程中的相关数据分为训练集和验证集，利用训练集训练预测模型，利用验证集验证预测模型的预测性能。

进一步地，所述对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优，包括评估预测模型的准确率、精确率、召回率和F1值，根据评估结果对预测模型调整参数。

第二方面，一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测系统，包括：

数据获取模块，被配置为，获取软件开发过程中的相关数据；

预处理模块，被配置为，对获取的相关数据进行预处理；

特征提取模块，被配置为，对预处理后的相关数据提取特征；

模型构建模块，被配置为，基于Capture-Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；

调优模块，被配置为，对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；

预测模块，被配置为，利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。

第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法。

第四方面，本发明提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法。

综上所述，本发明具有如下的有益技术效果：

1、本发明通过采集和处理软件开发过程中的相关数据，如缺陷报告、代码审查记录等，该方法能够预测和统计缺陷情况，并以直观的可视化方式展示给用户。这为软件开发团队提供了有价值的数据支持，帮助他们更好地了解和管理项目中的缺陷，从而提高软件质量和开发效率。

2、本发明的系统利用了多种技术来实现其功能。前端采用了Vue.js框架，通过组件化和响应式特性实现了灵活且高度可定制的数据可视化模块。后端使用了Java语言和Spring Boot框架，提供了稳定和高效的后台服务。数据存储和管理使用关系型数据库，并通过API接口与前端进行数据交互。此外，还利用了R语言进行算法计算，实现了Capture-Recapture算法的软件缺陷预测功能。

3、本发明通过上述技术方案，应用生物学中的Capture-Recapture算法来进行软件缺陷预测。这一算法的引入使得预测结果更加准确和可靠，为软件开发团队提供了更有实际意义的数据分析。此外，通过将数据可视化与缺陷统计相结合，提供了直观、易于理解的图表展示，使用户能够快速把握和分析项目的缺陷情况，支持数据驱动的决策和改进。

4、本发明的效率体现在多个方面。首先，通过自动化的数据收集和处理，减少了人工操作和时间成本，提高了数据的准确性和可靠性。其次，采用了可视化的方式展示缺陷统计信息，使用户能够直观地了解项目的缺陷情况，提高了数据的可理解性和分析效率。此外，通过引入算法和模型，对缺陷进行预测和分析，帮助用户更早地发现和解决潜在的问题，提高软件开发的效率和质量。

综上所述，本发明从业务角度提供了软件缺陷预测和数据分析的功能，从技术角度采用了前后端框架和数据存储等多种技术手段，从创新角度引入了Capture-Recapture算法，从效率角度提高了数据处理和分析的效率。这些特点使得该平台在社会生产和软件开发中具有重要的应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例1的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

实施例1

参照图1，本实施例的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法，包括：

获取软件开发过程中的相关数据；

对获取的相关数据进行预处理；

对预处理后的相关数据提取特征；

基于Capture-Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；

对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；

利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。所述获取软件开发过程中的相关数据，包括缺陷报告、系统日志和代码审查记录。所述对获取的相关数据进行预处理，包括对获取软件开发过程中的相关数据进行去除重复数据、处理缺失值和异常值操作。所述对预处理后的相关数据提取特征，包括提取相关数据的代码质量指标、开发人员信息和项目属性。所述基于Capture-Recapture算法构建预测模型，包括基于捕获-再捕获原理，利用Capture-Recapture算法进行抽样，通过捕获数量评估群体大小。所述利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证，包括将获取软件开发过程中的相关数据分为训练集和验证集，利用训练集训练预测模型，利用验证集验证预测模型的预测性能。所述对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优，包括评估预测模型的准确率、精确率、召回率和F1值，根据评估结果对预测模型调整参数。

具体地，包括以下步骤：

首先，Capture-Recapture算法基于以下假设：

假设有一个总体，其中包含了某种个体（例如动物、鱼类、人口等）。想要估计这个总体的规模，但无法直接对所有个体进行观察和计数。相反，可以通过两轮观察来进行估计。

第一轮观察（捕获）：在这一轮中，捕获一部分个体，并对它们进行标记、编号或其他可识别的方式来区分它们。然后将它们释放回总体中。

第二轮观察（再捕获）：在第一轮观察之后，一段时间后，进行第二轮观察。在这一轮中，再次捕获一些个体。这次记录捕获到的个体中有多少个是已经在第一轮中被标记过的（再捕获到的个体），以及有多少个是新捕获的个体（未被标记过的）。

基于捕获和再捕获的数据，可以应用一些统计模型和方法来估计总体的规模或数量。这些方法考虑了标记个体在第二轮观察中再次被捕获的概率，以及未被标记个体在第一轮和第二轮中被捕获的概率。通过这种方式，可以通过已知的标记和再捕获的个体数量来估计未被观察到的个体数量，从而推断总体规模。

S1.获取软件开发过程中的相关数据；

收集软件开发过程中的相关数据，如缺陷报告、版本控制系统日志、代码审查记录等。

S2.对获取的相关数据进行预处理；

对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

具体的，当处理软件缺陷数据时，以一个示例数据集为例进行进一步说明。当有一个软件缺陷数据库，其中包含以下字段：

1. 缺陷ID：每个缺陷报告的唯一标识符。

2. 报告人：报告缺陷的人员姓名或ID。

3. 优先级：缺陷的优先级，可以是高、中、低等级。

4. 状态：缺陷的当前状态，如已修复、待处理、验证中等。

5. 描述：对缺陷的详细描述。

在这个示例数据集中，进行以下数据清洗和预处理任务：

1. 去除重复数据：

假设数据集中存在以下两条记录：

缺陷ID: 001, 报告人: Alice, 优先级: 高, 状态: 待处理, 描述: 缺陷描述1；

缺陷ID: 001, 报告人: Bob, 优先级: 中, 状态: 待处理, 描述: 缺陷描述1；

处理方法：根据缺陷ID，可以识别到这两条记录是重复的。可以保留其中一条记录，并删除另一条记录，确保每个缺陷只有一条记录。

2. 处理缺失值：

假设数据集中存在以下记录，其中报告人和描述字段存在缺失值：

缺陷ID: 001, 报告人: , 优先级: 高, 状态: 待处理, 描述:

缺陷ID: 002, 报告人: John, 优先级: 中, 状态: 待处理, 描述: 缺陷描述2；

处理方法：可以选择插补缺失值。对于报告人字段，可以将缺失值填充为"Unknown"或删除这些记录。对于描述字段，如果缺失值比例较小，可以考虑删除包含缺失值的记录。如果缺失值较多，可以使用文本挖掘技术或自然语言处理模型，如文本分类器，来填补缺失值。

3. 处理异常值：

假设数据集中存在以下记录，其中优先级字段包含异常值：

缺陷ID: 001, 报告人: Alice, 优先级: 高, 状态: 待处理, 描述: 缺陷描述1；

缺陷ID: 002, 报告人: Bob, 优先级: 123, 状态: 待处理, 描述: 缺陷描述2

处理方法：在这种情况下，可以将优先级字段异常值（"123"）视为数据录入错误，并将其替换为合理的值。例如，可以将其替换为中等优先级（"中"）。如果存在其他合理的替代值，也可以使用这些替代值进行替换。

这些是在本系统处理软件缺陷数据时常见的数据清洗和预处理任务及其相应的处理方法。根据具体的数据集和分析目的，可以应用适当的技术和方法来清洗和预处理数据，以确保数据质量和后续分析的可靠性。

S3.对预处理后的相关数据提取特征；

从收集到的数据中提取特征，这些特征包括代码质量指标、开发人员信息、项目属性等。进行特征选择和降维，以减少特征维度并提高模型效果。

具体的：

当进行特征选择和降维时，系统重使用相关性分析方法和主成分分析（PCA）来解释和减少数据集的特征。以下是对这些方法的详细描述：

相关性分析方法：

1. 皮尔逊相关系数：皮尔逊相关系数用于度量两个连续变量之间的线性关系强度和方向。它的取值范围在-1到+1之间。一个接近+1的值表示正相关，接近-1的值表示负相关，接近0的值表示无相关性。

2. Spearman相关系数：Spearman相关系数用于度量两个变量之间的单调关系，不要求变量是连续的。它通过将原始数据转换为等级（排序）来计算相关系数，因此适用于非线性关系的情况。

这些相关性分析方法可以了解特征与目标变量之间的关系强度，从而选择最相关的特征进行进一步的分析和建模。

本系统中使用主成分分析是一种常用的降维技术，可以将原始特征转换为一组新的主成分，这些主成分是原始特征的线性组合。它的目标是通过保留最重要的信息来减少数据集的维度。

主成分分析的步骤如下：

（1）标准化数据：对于每个特征，将其值减去均值并除以标准差，以确保所有特征具有相似的尺度。

（2）计算协方差矩阵：计算标准化后的特征之间的协方差矩阵。协方差矩阵反映了特征之间的相关性。

（3） 计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量。特征向量代表主成分的方向，特征值代表该方向上的数据变异程度。

（4） 选择主成分：按特征值的大小顺序选择最重要的特征向量（主成分）。主成分的数量可以根据保留的信息量或方差解释度进行选择。

（5）转换数据：将原始数据集投影到所选的主成分上，得到降维后的数据集。

通过主成分分析，可将原始高维数据转换为较低维度的数据，同时保留了最重要的信息。这有助于减少特征空间的复杂性，提高模型的解释性和计算效率。

S4.基于Capture-Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；

基于Capture-Recapture算法构建缺陷预测模型。通过使用R语言进行特征提取和模型训练，预测模型可以估计未来可能的缺陷数量。用户可以触发预测过程，得到预测结果。其中，基于Capture-Recapture算法的软件缺陷预测系统，通过提供数据导入、缺陷预测、数据分析和可视化等功能，帮助开发团队预测和分析软件项目中的缺陷，优化软件开发过程，并提供了安全性和用户自定义设置等创新特点。

capture-recapture算法的计算过程如下：

假设有两次抽样，第一次抽样中捕获了N个个体，记为A。第二次抽样中捕获了M个个体，其中有C个个体同时在第一次抽样中被捕获过，记为B。那么，根据Capture-Recapture算法，可以估计整个群体的大小，记为S。

根据捕获-再捕获原理，可以得到以下公式：

S = (M + 1) × (N + 1) / (C + 1) - 1

其中，

N是第一次抽样中捕获的个体数。

M是第二次抽样中捕获的个体数。

C是同时在两次抽样中被捕获的个体数。

这个公式的推导基于一个假设，即在两次抽样中，个体的捕获是随机且独立的，并且每个个体被捕获的概率相等。根据这个假设，可以利用已知的捕获数量来估计整个群体的大小。

为了避免因为抽样的偏差而引入估计误差，Capture-Recapture算法还考虑了Chapman修正因子。修正后的公式如下：

S = ((M + 1) × (N + 1) / (C + 1) - 1) / (1 - (M + 1) / (N + 1))

这个修正因子考虑了在两次抽样中个体被捕获的概率可能不完全相等的情况，通过修正可以更准确地估计整个群体的大小。

作为进一步地实施方式，

本发明实现了以下几种预测模型，供用户进行选择：

1. Lincoln-Petersen模型：

该模型基于两次独立的采样，并计算两次采样中重复出现的个体数量，然后通过估算总体数量的比例来预测总体数量。实现时，需要记录每次采样的个体标识，并计算重复出现的个体数量。优点在于简单易懂，容易实现。对于两次采样的情况，估计总体数量的比例是可行的。缺点在于忽略个体捕获概率的差异，可能导致估计偏差。假设总体数量不变，不适用于考虑总体数量变化的情况。

2. Chapman模型：

该模型考虑了个体捕获概率的差异。通过计算两次采样中重复出现的个体数量和唯一出现的个体数量，并结合个体捕获概率的比例，估计总体数量。实现时，需要记录每次采样的个体标识和捕获状态，并计算重复和唯一个体数量。优点在于考虑了个体捕获概率的差异，更符合实际情况。对于两次采样的情况，可以提供更准确的估计结果。缺点在于假设总体数量不变，不适用于考虑总体数量变化的情况。只考虑了两次采样中的重复项和唯一项，可能忽略了更多的信息。

3. Jolly-Seber模型：

该模型适用于多次采样的情况，考虑了总体数量的动态变化。通过统计每次采样的重复出现和新增个体数量，并考虑个体捕获概率的差异，估计总体数量。实现时，需要记录每次采样的个体标识和捕获状态，并计算重复和新增个体数量。优点在于适用于多次采样的情况，考虑了总体数量的变化。考虑了个体捕获概率的差异，提供更准确的估计结果。考虑了每次采样中的重复项和新增项，提供更全面的信息。缺点在于需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。

4. Schnabel模型：

该模型是Jolly-Seber模型的扩展，考虑了时间因素。通过建立时间模型，预测总体数量的增长或衰减趋势，并结合每次采样的重复出现和新增个体数量，估计总体数量。实现时，除了Jolly-Seber模型中的记录和计算外，还需要建立时间模型。优点在于考虑了时间因素，能够处理总体数量的动态变化。考虑了个体捕获概率的差异，提供更准确的估计结果。缺点在于需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。需要对时间进行建模，可能需要更多的数据和复杂的计算。

5. Cormack-Jolly-Seber模型：

该模型是对Jolly-Seber模型的扩展，引入了个体的死亡率或移出率。通过考虑个体的死亡或移出情况，可以更准确地估计总体数量。模型通过记录个体的标识、捕获状态和时间信息，计算每次采样的重复出现和新增个体数量，并结合个体的死亡或移出率，推断总体数量。优点在于考虑了个体的死亡或移出情况，在本项目中代表缺陷被修复的情况，提供更准确的估计结果。能够处理总体数量变化和个体捕获概率差异的情况。缺点在于需要准确估计个体的死亡或移出率，该参数的估计可能具有一定的不确定性。需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。

6. Barker模型：

该模型是Jolly-Seber模型的变种，考虑了个体的迁移情况。通过引入个体的迁移率，可以估计总体数量和迁移率。模型记录个体的标识、捕获状态和时间信息，并计算每次采样的重复出现和新增个体数量，以及个体的迁移情况，从而推断总体数量和迁移率。优点在于考虑了个体的迁移情况，提供了对总体数量和迁移率的估计。适用于研究个体迁移和种群结构的问题。缺点在于需要准确估计个体的迁移率，该参数的估计可能具有一定的不确定性。需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。

7. Pradel模型：

该模型适用于具有年龄结构的种群。它将种群划分为不同年龄组，并考虑了个体的生存和迁移情况，以估计总体数量和各年龄组的存活率。模型记录个体的标识、年龄、捕获状态和时间信息，并计算每次采样的重复出现和新增个体数量，以及个体的存活和迁移情况，从而推断总体数量和年龄组的存活率。优点在于适用于具有年龄结构的种群，提供了对不同年龄组存活率的估计。能够考虑个体的生存和迁移情况，提供更准确的估计结果。缺点在于需要准确估计年龄组的存活率，该参数的估计可能具有一定的不确定性。需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。

8. Huggins模型：

该模型是一种连续时间的Capture-Recapture模型，可以处理个体的连续出现和离开的情况。它结合了个体的出现时间和离开时间，以估计总体数量和个体的活动模式。模型记录个体的标识、捕获状态、时间和活动模式信息，并根据个体的出现和离开时间推断总体数量和个体的活动模式。优点在于能够处理个体的连续出现和离开情况，适用于研究个体的活动模式。考虑了个体的出现和离开时间，提供更准确的估计结果。缺点在于需要准确估计个体的活动模式，该参数的估计可能具有一定的不确定性。需要进行多次采样，增加了采样成本和工作量。

以下是一个具体的使用Jolly-Seber模型来预测软件缺陷的过程和步骤：

（1） 数据准备：

一个包含多个软件项目的数据集，其中包括与软件缺陷相关的特征，如代码规模、开发时间、开发人员经验等。数据集还包括每个最小代码模块的缺陷标签，用1表示有缺陷，0表示无缺陷。

用户将数据上传到系统的中，系统首先对数据进行清洗，根据预设规则进行数据补充、数据删除和数据改造。

（2）数据划分：

用户数据清洗完成后，选择数据集划分参数，在K折交叉验证中，将数据按照均分原则分为K个相等的子集，为K次验证设定好固定的数据集。

（3）模型结构和公式：

Jolly-Seber模型是一种经典的重捕获模型，用于估计动态群体中个体的存活和死亡概率。Jolly-Seber模型的公式如下：

存活概率：p(t) = S(t)/N(t-1)

捕获概率：c(t) = C(t)/N(t)

缺陷发现概率：f(t) = F(t)/C(t)

其中，S(t)表示在时间t之前存活的个体数，N(t)表示时间t时的个体总数，C(t)表示在时间t内被捕获的个体数，F(t)表示在时间t内被捕获并且有缺陷的个体数。

（4）参数估计和模型训练：

使用训练集的数据进行K次参数估计和模型训练。系统中将通过模型获取的数据，通过最大似然估计等方法，估计存活概率p(t)、捕获概率c(t)和缺陷发现概率f(t)的参数值。

（5）模型验证和性能评估：

使用验证集的数据对训练好的模型进行验证和性能评估。针对每次验证，根据训练好的模型和公式计算存活概率p(t)、捕获概率c(t)和缺陷发现概率f(t)，并与真实的缺陷标签进行比较。同时展示出本次模型验证的准确率、精确率、召回率、F1值等指标对模型的性能进行评估和比较。

（6）模型调优：

如果模型参数不理想，用户可以进行参数调优和模型改进。使用交叉验证技术来选择最佳的参数组合，以提高模型的性能。

S5.对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；

具体的：

当训练好模型后，可以进行调优以进一步提高模型的性能。以下是本系统中针对模型的评估和调优步骤：

（1）数据准备：

将数据集划分为训练集和测试集/验证集，本系统中使用K折交叉数据集划分，使用机器学习库scikit-learn中提供的函数来实现K折交叉验证。

K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于模型调优中数据集的划分和验证。其原理和实现方式如下：

（1）将原始数据集分成K个相等的子集，称为折（fold）。

（2）依次选择其中一折作为验证集，剩余的K-1折作为训练集。

（3）使用训练集对模型进行训练，然后使用验证集进行模型评估。

（4）重复以上步骤K次，每次选择不同的验证集，得到K个模型性能评估结果。

（5）最后，将K次评估结果的平均值作为模型的性能评估指标。

K折交叉验证可以帮助我们更全面地评估模型的性能，减少训练集和验证集的选择对结果的影响，并提供对模型的稳定性和泛化能力的估计。通过多次重复K折交叉验证，可以更加可靠地评估模型的性能，并选择最佳的参数配置或模型结构。

（2）模型评估：

使用训练集对Jolly-Seber模型进行训练，得到参数估计。使用测试集/验证集上的数据进行模型评估，计算模型的性能指标。

（3）性能指标计算：

准确率（Accuracy）：计算模型预测正确的样本数与总样本数之比。准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)。

精确率（Precision）：计算模型预测为正类别的样本中真正为正类别的样本比例。精确率 = 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)，精确率关注的是模型的预测准确性。

召回率（Recall）：计算真正为正类别的样本中被模型预测为正类别的样本比例，关注的是模型对正例的覆盖程度。召回率 = 真阳性 / (真阳性 + 假阴性)，召回率通过ROC曲线判断，ROC曲线是根据不同的分类阈值绘制的召回率-假阳率曲线，用于评估模型在不同阈值下的性能。AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积，通常用于度量模型的整体性能。AUC值越接近1表示模型性能越好。

F1值：综合考虑精确率和召回率的调和平均值，用于评估模型的综合性能。F1值 =2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)，F1值越高表示模型在准确性和覆盖率之间取得了更好的平衡。

混淆矩阵：混淆矩阵提供了更详细的分类结果信息，包括真正例（TruePositive）、真反例（True Negative）、假正例（False Positive）和假反例（FalseNegative）。通过分析混淆矩阵，可以得到更全面的模型性能评估指标。

（4）模型调优：

通过K折交叉验证技术来选择最佳的参数组合。

（5）重复步骤（2）-（4）：

重复步骤（2）-（4），直到达到满意的模型性能。可以使用不同的评估指标和图表来跟踪模型的性能变化。

S6.利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。

实施例2

本实施例提供一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测系统，包括：

数据获取模块，被配置为，获取软件开发过程中的相关数据；

预处理模块，被配置为，对获取的相关数据进行预处理；

特征提取模块，被配置为，对预处理后的相关数据提取特征；

模型构建模块，被配置为，基于Capture-Recapture算法构建预测模型，利用获取的软件开发过程中的相关数据对预测模型进行训练和验证；

调优模块，被配置为，对训练好的预测模型进行评估，根据评估结果进行模型调优；

预测模块，被配置为，利用调优后的预测模型得到软件缺陷预测结果。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法。

一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于Capture-Recapture的软件缺陷预测方法。

以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。