Abstract-Bakgrund: Den exakta förutsägelsen om var fel sannolikt förekommer i kod kan hjälpa direkt test ansträngning, minska kostnader och förbättra kvaliteten på programvara. Mål: Vi undersöker hur kontexten av modeller, de oberoende variabler som används och de modelleringsmetoder som tillämpas påverkar prestandan hos modeller för felförutsägelse. Metod: Vi använde en systematisk litteraturöversikt för att identifiera 208 felprognoser publicerade från januari 2000 till december 2010. Vi sammanställer kvantitativa och kvalitativa resultat av 36 studier som rapporterar tillräcklig kontextuell och metodologisk information enligt de kriterier vi utvecklar och tillämpar. Resultat: De modeller som presterar väl tenderar att vara baserade på enkla modellering tekniker som Naive Bayes eller Logistik Regression. Kombinationer av oberoende variabler har använts av modeller som presterar bra. Feature-val har tillämpats på dessa kombinationer när modellerna presterar särskilt bra. Slutsats: Den metod som används för att bygga modeller verkar vara inflytelserik för att förutsäga prestanda. Även om det finns en uppsättning fel förutsägelser studier där förtroende är möjligt, behövs fler studier som använder en tillförlitlig metod och som rapporterar deras sammanhang, metod och prestanda omfattande.
Till exempel, de modeller som utför jämförelsevis väl tenderar att baseras på relativt enkla modellering tekniker (t.ex. Naive Bayes, Logistik Regression), kombinationer av oberoende variabler har använts av förutsägelse modeller som fungerar bra, medan funktionsval har tillämpats på dessa kombinationer när modeller presterar särskilt bra.
A Systematic Literature Review on Fault Prediction Performance in Software Engineering
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}