Sammanfattning - Prediction of felprone moduler fortsätter att locka forskare intresse på grund av dess betydande inverkan på kostnader för programvaruutveckling. Det viktigaste målet med sådana tekniker är att korrekt identifiera de moduler där fel är mest sannolikt att presentera i tidiga faser av programvaruutveckling livscykel. Olika programvarumått relaterade till moduler nivå feldata har framgångsrikt använts för förutsägelse av felbenägna moduler. Syftet med denna forskning är att förutsäga de felaktiga modulerna vid konstruktionsfasen med hjälp av konstruktionsmått för moduler och fel relaterade till moduler. Vi har analyserat effekten av förbearbetning och olika system för maskininlärning på elva projekt från NASA Metrics Data Program som erbjuder designmått och dess relaterade fel. Med hjälp av sju maskininlärning och fyra förbearbetningstekniker bekräftade vi att modeller byggda från designmått är förvånansvärt bra på felbenägenhet förutsägelse. Resultatet visar att vi bör välja Naïve Bayes eller Voice funktionen intervaller med diskretization för olika datauppsättningar som de överträffas av 28 system. Naïve Bayes och röstfunktionen intervaller har utfört AUC > 0,7 i genomsnitt av elva projekt. Vårt föreslagna ramverk är effektivt och kan förutsäga en godtagbar felnivå vid konstruktionsfaser.
Olika programvarumått relaterade till modul-nivå fel användes för att förutsäga fel-bene moduler REF.
Software Fault Prediction at Design Phase
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Electrical Engineering & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}