本申请公开了一种基于P‑K的软件缺陷预测方法、装置、电子设备及介质。该方法可以包括：收集软件历史缺陷数据，将软件历史缺陷数据划分为训练数据集与测试数据集；针对训练数据集内的度量元进行降维，获得特征向量；根据降维后的训练数据集与特征向量，进行KNN分类训练；调整降维参数与KNN参数，获得最优模型；根据最优模型，针对测试数据集内的度量元进行降维，并进行KNN分类训练，预测测试数据集的缺陷。本发明解决了度量元的维数问题，较好的解决软件缺陷预测的准确度，为软件缺陷预测提供可行方法，能够对软件系统做出缺陷数目预测，为制定软件测试计划提供参考指标，更好的规划人力和时间。