ABSTRACT Programvarudefekt förutsägelse ger åtgärderbara utgångar till programvaruteam samtidigt som den bidrar till industriell framgång. Empiriska studier har utförts på förutsägelse av programvarudefekter för både korsprojekt och inom projektdefekter. Befintliga studier har dock ännu inte visat på en metod för att förutsäga antalet fel i en kommande produktrelease. I detta dokument presenteras en sådan metod med hjälp av prediktorvariabler som härleds från felaccelerationen, nämligen defekttäthet, felhastighet och felintroduktionstid, och det bestämmer korrelationen mellan varje prediktorvariabel och antalet defekter. Vi rapporterar tillämpningen av en integrerad maskininlärningsmetod baserad på regressionsmodeller konstruerade från dessa prediktorvariabler. Ett experiment genomfördes på tio olika datamängder som samlats in från PROMISE-arkivet och som innehöll 22 838 fall. Regressionsmodellen konstruerad som en funktion av den genomsnittliga felhastigheten uppnådde en justerad R-kvadrat på 98,6%, med ett p-värde på < 0,001. Den genomsnittliga felhastigheten är starkt positivt korrelerad med antalet defekter, med en korrelationskoefficient på 0,98. Således är det bevisat att denna teknik kan ge en ritning för programtestning för att öka effektiviteten av mjukvaruutveckling aktiviteter. INDEX TERMS Programfel förutsägelse, maskininlärning, antal defekter, felhastighet, klassobalans.
För att möjliggöra uppskattning av antalet fel i en ny programvaruversion föreslog vårt tidigare arbete REF vissa förutsägelsemodeller konstruerade med hjälp av koddesign komplexitet, defekt densitet, fel introduktionstid och felhastighet.
Integrated Approach to Software Defect Prediction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}