Abstract-Defect förutsägelse är en viktig aktivitet för att göra mjukvarutestningsprocesser mer riktade och effektiva. Många metoder har föreslagits för att förutsäga felbenägenheten hos programvarukomponenter med hjälp av övervakade klassificeringsmetoder inom och mellan projektscenarier. Mycket få tidigare studier tar dock upp ovanstående fråga ur ett prediktivt analysperspektiv. Hur man ska fatta ett lämpligt beslut bland olika förutsägelser i ett givet scenario är fortfarande oklart. I detta dokument undersöker vi empiriskt genomförbarheten av feltalsprognoser med typiska regressionsmodeller i olika scenarier. Experimenten på sex programvaruprojekt med öppen källkod i PROMISE-arkivet visar att den förutsägelsemodell som byggts med beslutsträdets regression verkar vara den bästa uppskattningen i båda scenarierna, och att de resultat som erhållits i korsprojektscenariot för alla prognosmodeller kan jämföras med (eller ibland bättre än) resultaten i det interna projektscenariot när man väljer lämpliga utbildningsdata. Därför ger resultaten en användbar inblick i feltalsprognoser för dessa nya och inaktiva projekt.
Chen och Al. REF genomförde en empirisk studie om att förutsäga antalet fel med hjälp av sex regressionsalgoritmer och fann att den förutsägelsemodell som byggdes med beslutsträdsregression hade den högsta prediktionsnoggrannheten i fråga om precision och RMSE i de flesta fall.
An empirical study on predicting defect numbers
{'venue': 'SEKE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}