I detta dokument presenterar vi en jämförande analys av den prediktiva kraften hos två olika uppsättningar mätvärden för felprognoser. Vi väljer en uppsättning produktrelaterade och en uppsättning processrelaterade programvarumått och använder dem för att klassificera Javafiler i Eclipseprojektet som defekta respektive defektfria. Klassificeringsmodeller byggs med hjälp av tre vanliga maskininlärare: logistisk regression, Naïve Bayes och beslutsträd. För att tillåta olika kostnader för förutsägelsefel utför vi kostnadskänslig klassificering, vilket visar sig vara mycket framgångsrikt: >75% procent av korrekt klassificerade filer, en återkallelse av >80%, och en falsk positiv andel <30%. Resultaten visar att för Eclipse-data är processmått mer effektiva felprediktorer än kodmått.
I själva verket är det välkänt att processmått är mer effektiva felprediktorer än produktmått REF.
A comparative analysis of the efficiency of change metrics and static code attributes for defect prediction
{'venue': "ICSE '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}