Sammanhang: Det finns många metoder som anger statiska kodfunktioner och utdata en prediktor för felaktiga kodmoduler. Dessa databrytningsmetoder har nått ett "prestandatak", d.v.s. vissa inbyggda övre gränser för den mängd information som erbjuds av t.ex. statiska kodfunktioner när moduler som innehåller fel identifieras. Mål: Vi söker en förklaring till denna takeffekt. Kanske statiska kodfunktioner har "begränsat informationsinnehåll", dvs. Deras information kan snabbt och fullständigt upptäckas av även enkla elever. Metod: En inledande litteraturöversikt dokumenterar takeffekten i annat arbete. Därefter, med hjälp av tre delprovtagningstekniker (under-, över- och mikroprovtagning), letar vi efter det lägre användbara bundet på antalet träningstillfällen. Resultat: Med hjälp av mikrosampling, finner vi att så få som 50 instanser ger så mycket information som större träningsset. Slutsatser: Vi har funnit mycket bevis för den begränsade informationshypotesen. Ytterligare framsteg i inlärningsfel prediktorer kanske inte kommer från bättre algoritmer. I stället måste vi förbättra informationsinnehållet i utbildningsuppgifterna, kanske med fallbaserade resonemangsmetoder.
Menzies m.fl. REF studerade prestandataket för förutsägelsemodeller, dvs. vissa inneboende övre gränser för den mängd information som tillhandahålls av komplexa mätmetoder för att identifiera felbenägna moduler.
Implications of ceiling effects in defect predictors
{'venue': "PROMISE '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}