Abstract-Software fel förutsägelse är viktigt inom programvaruteknik. Felprognoser hjälper ingenjörer att hantera sina insatser genom att identifiera de mest komplexa delarna av programvaran där fel koncentreras. Forskare studerar vanligtvis felbenägenheten i moduler eftersom de flesta moduler har noll fel, och en minoritet har flest fel i ett system. I denna studie presenterar vi metoder och modeller för förutsägelse av felräkning, fel-fix kostnad, och fel-fix ansträngning och jämföra effektiviteten av olika förutsägelsemodeller. Denna forskning föreslår att använda en uppsättning procedurmått för att förutsäga tre fel åtgärder: felräkning, fixa kostnad och fixa ansträngning. Fem regressionsmodeller används för att förutsäga de tre felåtgärderna. Studien rapporterar om tre datamängder som publicerats av NASA. Modellerna för varje fel utvärderas med hjälp av Root Mean Square Error. En jämförelse mellan felåtgärder görs med hjälp av det relativa absoluta felet. Modellerna visar lovande resultat för att ge en praktisk vägledning för att hjälpa mjukvaruingenjörer att fördela resurser under testning och underhåll av programvara. Kostnadsfix modellerna visar lika eller bättre prestanda än felräkning och ansträngning modeller.
Shatnawi och Li REF jämförde effektiviteten hos olika förutsägelser modeller och föreslog en modell för förutsägelse av tre felmängder såsom räkna, fixa kostnad och fixa ansträngning.
An Empirical Investigation of Predicting Fault Count, Fix Cost and Effort Using Software Metrics
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}