Forskare föreslog ett brett spektrum av metoder för att bygga effektiva modeller för felanalys som tar hänsyn till flera aspekter av programvaruutvecklingsprocessen. Sådana modeller uppnådde goda förutsägelser prestanda, guida utvecklare mot de delar av deras system där en stor del av buggar kan förväntas. De flesta av dessa metoder förutsäger dock fel på filnivå. Detta lämnar ofta utvecklare med en stor ansträngning att undersöka alla metoder i en fil tills ett fel finns. Detta speciella problem förstärks av det faktum att stora filer vanligtvis förutspås som de mest felbenägna. I det här dokumentet presenterar vi modeller för felprognoser på nivån för enskilda metoder snarare än på filnivå. Detta ökar precisionen i förutsägelsen och minskar därmed de manuella inspektionsinsatserna för utvecklare. Modellerna är baserade på förändringsmått och källkodsmått som vanligtvis används i felprognoser. Våra experiment-performed på 21 Java open-source (under-)system-visar att våra förutsägelsemodeller når en precision och minns av 84% respektive 88%, respektive. Dessutom tyder resultaten på att mätvärdena är betydligt bättre än referenskodsvärdena.
REF undersökte också förutsägelsemodeller på metodnivå och drog slutsatsen att en Random Forest-modell som arbetar med förändringsmått kan uppnå goda resultat.
Method-level bug prediction
{'venue': "ESEM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}