För att kunna förutsäga filer med fel måste en lämplig förutsägelsemodell byggas för ett programvaruprojekt antingen från sig själv (inom projektet) eller andra projekt (cross-project). En universell modell för felprognoser som är byggd från hela uppsättningen av olika projekt skulle minska behovet av att bygga modeller för ett enskilt projekt. En universell modell skulle också kunna tolkas som ett grundläggande samband mellan programvarumått och defekter. Skillnaderna i fördelningen av prediktorer utgör emellertid ett oerhört hinder för att bygga en universell modell. Sådana variationer förekommer bland projekt med olika kontextfaktorer (t.ex. storlek och programmeringsspråk). För att övervinna denna utmaning föreslår vi kontextmedvetna rankomvandlingar för prediktorer. Vi samlar projekt baserade på likheten mellan fördelningen av 26 prediktorer, och härleda rank transformationer med hjälp av kvantiler av prediktorer för ett kluster. Vi passar sedan in i den universella modellen för transformerade data från 1.398 öppna källkodsprojekt som finns på SourceForge och GoogleCode. Att lägga till kontextfaktorer till den universella modellen förbättrar den prediktiva kraften. Den universella modellen ger förutsägelseresultat jämförbara med projektmodellerna och ger liknande resultat när den tillämpas på fem externa projekt (en apache och fyra Eclipse-projekt). Dessa resultat tyder på att en universell modell för felprognoser kan vara ett uppnåeligt mål.
Zhang m.fl. bygga en felförutsägelse modell från en stor uppsättning olika projekt och visa att med lämplig hänsyn till kontextuella faktorer (t.ex. storlek och programmeringsspråk) modellen kan fungera bra för olika projekt REF.
Towards building a universal defect prediction model
{'venue': 'MSR 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}