Sammanhang: Programvarudefekt förutsägelse spelar en avgörande roll för att uppskatta de mest defekt-bene komponenter i programvara, och ett stort antal studier har strävat efter att förbättra förutsägelse noggrannhet inom ett projekt eller över projekt. Reglerna för att fatta ett lämpligt beslut mellan förutsägelser om fel inom och mellan projekt när tillgängliga historiska data är otillräckliga är dock fortfarande oklara. Mål: Syftet med detta arbete är att validera genomförbarheten hos den prediktor som byggts med en förenklad metrisk uppsättning för förutsägelse av programvarudefekter i olika scenarier, och att undersöka praktiska riktlinjer för valet av utbildningsdata, klassificering och metrisk delmängd av ett givet projekt. Metod: Först, baserat på sex typiska klassificeringar, konstruerade vi tre typer av prediktorer med hjälp av storleken på programvara metrisk satt i tre scenarier. Därefter validerade vi prediktorns godtagbara prestanda baserat på Top-k-mått i form av statistiska metoder. Slutligen försökte vi minimera Top-k metrisk delmängd genom att ta bort överflödiga mätvärden, och vi testade stabiliteten hos en sådan minimal metrisk delmängd med enkelriktade ANOVA-tester. Resultat: Studien har genomförts på 34 utgåvor av 10 öppna projekt som finns tillgängliga i PROMISE-arkivet. Resultaten visar att de prediktorer som byggts med antingen Top-k-mått eller minsta metriska delmängd kan ge ett godtagbart resultat jämfört med referensprediktorer. Riktlinjen för att välja en lämplig förenklad metriska uppsättning i olika scenarier presenteras i tabell 10. De experimentella resultaten visar att 1) valet av utbildningsdata bör vara beroende av det specifika kravet på förutsägelsenoggrannhet; 2) den prediktor som byggts med en förenklad metrisk uppsättning fungerar bra och är mycket användbar om begränsade resurser tillhandahålls; 3) enkla klassificeringar (t.ex. Naïve Bayes) tenderar också att fungera bra när man använder en förenklad metrisk uppsättning för felprediktering; 4) i flera fall kan den minsta metriska undergruppen identifieras för att underlätta förfarandet för allmän felprediktion med godtagbar förlust av förutsägelseprecision i praktiken.
Han och Al. REF analyserade genomförbarheten hos de CPDP-modeller som utbildats av en förenklad funktionsundergrupp i tre olika scenarier.
An Empirical Study on Software Defect Prediction with a Simplified Metric Set
{'venue': 'Information and Software Technology, 59(3): 170-190, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}