En betydande mängd forskningsinsatser har ägnats åt modeller för inlärningsprognoser som gör det möjligt för projektledare att effektivt fördela resurser till de delar av ett programvarusystem som med största sannolikhet är felbenägna och därför kritiska. Framträdande åtgärder för att bygga bugg förutsägelse modeller är produktåtgärder, t.ex. komplexitet eller processåtgärder, såsom kod churn. Kod churn i termer av rader som ändrats (LM) och tidigare ändringar visade sig vara betydande indikatorer för buggar. Dessa åtgärder är dock ganska otydliga och återspeglar inte alla detaljerade ändringar av specifika källkodsenheter under underhållsverksamheten. I den här artikeln utforskar vi fördelen med att använda finkorniga källkodsändringar (SCC) för att förutsäga fel. SCC fångar de exakta kodändringarna och deras semantik ner till uttalande nivå. Vi presenterar en serie experiment med hjälp av olika maskininlärningsalgoritmer med en datauppsättning från Eclipse-plattformen för att empiriskt utvärdera prestandan hos SCC och LM. Resultaten visar att SCC överträffar LM för att lära sig bugg förutsägelse modeller.
De använder de typer och kod churn för bugg förutsägelse REF.
Comparing fine-grained source code changes and code churn for bug prediction
{'venue': "MSR '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}