Förutsägelse av programvarudefekter fungerar bra inom projekt så länge det finns tillräckligt med data för att träna alla modeller. Detta är dock sällan fallet för nya programvaruprojekt och för många företag. Hittills har bara ett fåtal studier fokuserat på att överföra förutsägelsemodeller från ett projekt till ett annat. I den här artikeln studerar vi projektöverskridande modeller för felprognoser i stor skala. För 12 riktiga applikationer körde vi 622 korsprojektprognoser. Våra resultat visar att projektöverskridande förutsägelser är en allvarlig utmaning, dvs. att helt enkelt använda modeller från projekt inom samma område eller med samma process leder inte till exakta förutsägelser. För att hjälpa mjukvaruingenjörer att välja modeller på ett klokt sätt identifierade vi faktorer som påverkar framgången för projektöverskridande förutsägelser. Vi härledde också beslutsträd som kan ge tidiga uppskattningar för precision, återkallande och noggrannhet innan en förutsägelse görs.
Zimmermann m.fl. gav också empiriska belägg för att projektöverskridande prognoser är ett allvarligt problem REF.
Cross-project defect prediction: a large scale experiment on data vs. domain vs. process
{'venue': "ESEC/FSE '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}