Vi föreslår en praktisk metod för felprognoser för företag som inte spårar felrelaterade data. Specifikt undersöker vi tillämpligheten av crosscompany (CC) data för att bygga lokaliserade fel prediktorer med hjälp av statiska kodfunktioner. För det första analyserar vi villkoren, där CC-data kan användas som det är. Dessa förhållanden visar sig vara ganska få. Sedan tillämpar vi principer för analogt lärande (dvs. närmaste granne (NN) filtrering) till CC-data, för att finjustera dessa modeller för lokalisering. Vi jämför prestandan hos dessa modeller med prestandan hos defekt prediktorer som lärts från uppgifter inom företaget (WC). Som förväntat observerar vi att de felprediktorer som man lärt sig från WC-data överträffar dem som man lärt sig från CC-data. Men våra analyser ger också felprediktorer från NN-filtrerade CC-data, med prestanda nära, men ändå inte bättre än, WC-data. Därför gör vi en slutlig analys för att bestämma det minsta antalet lokala felrapporter för att lära WC fel prediktorer. Vi visar i detta dokument att det minsta antal dataprover som krävs för att bygga effektiva felprediktorer kan vara ganska litet och kan samlas in snabbt inom några månader. För företag som inte har några lokala defekter rekommenderar vi därför en tvåfasmetod som gör det möjligt för dem att omedelbart använda felförutsägelseprocessen. I första fasen bör företagen använda
Turhan m.fl. REF undersökte tillämpligheten av CC data för att bygga lokaliserade fel prediktorer med hjälp av 10 projekt som samlats in från två olika företag, inklusive NASA och SOFTLAB. Och de har föreslagit en närmaste granne (NN) filter för att välja CC-data.
On the relative value of cross-company and within-company data for defect prediction
{'venue': 'Empirical Software Engineering', 'journal': 'Empirical Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}