Det finns massor av olika programvarumått som upptäckts och används för felförutsägelse i litteraturen. I stället för att hantera så många mätvärden skulle det vara praktiskt och enkelt om vi kunde bestämma den uppsättning mätvärden som är viktigast och fokusera på dem mer för att förutsäga defekter. Vi använder Bayesian nätverk för att avgöra de probabilistiska inflytelserika relationer bland programvara mätvärden och defekt benägenhet. Utöver de mätvärden som används i Promise-dataarkivet definierar vi ytterligare två mätvärden, dvs. NOD för antalet utvecklare och LOCQ för källkodens kvalitet. Vi extraherar dessa mätvärden genom att inspektera källkodsarkiven för de utvalda datamängderna i Promise-dataarkivet. I slutet av vår modellering lär vi oss sannolikheten för marginella defekter i hela programvarusystemet, de mest effektiva mätvärdena och de inflytelserika sambanden mellan mätvärden och defekter. Våra experiment på nio datamängder med öppen källkod Promise datalager visar att respons för klass (RFC), kodlinjer (LOC), och brist på kodkvalitet (LOCQ) är de mest effektiva mätvärdena medan koppling mellan objekt (CBO), viktad metod per klass (WMC) och brist på sammanhållning av metoder (LCOM) är mindre effektiva mätvärden på defekt benägenhet. Dessutom har antalet barn (NOC) och djupet av arvsträd (DIT) mycket begränsad effekt och är opålitliga. Å andra sidan, baserat på experimenten på Poi, Tomcat och Xalan datauppsättningar, Vi observerar att det finns ett positivt samband mellan antalet utvecklare (NOD) och
REF använde Bayesian nätverk för att kontrollera påverkan bland programvara mätvärden och defekt benägenhet.
Software defect prediction using Bayesian networks
{'venue': 'Empirical Software Engineering', 'journal': 'Empirical Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}