Abstract-Bug förutsägelse syftar till att stödja utvecklare i identifiering av kod artefakter mer sannolikt att vara defekt. Forskare har föreslagit förutsägelser modeller för att identifiera bugg benägna metoder och gett lovande bevis för att det är möjligt att arbeta på denna nivå av granularitet. Framför allt ledde modeller baserade på en blandning av produkt- och processmått, som användes som oberoende variabler, till de bästa resultaten. I denna studie replikerar vi först tidigare forskning om felprognoser på metodnivå på olika system/tidspann. Därefter reflekterar vi över utvärderingsstrategin och föreslår en mer realistisk sådan. Viktiga resultat i vår studie visar att prestandan hos modellen för felprediktion på metodnivå liknar den som tidigare rapporterats även för olika system/tidspann, när den utvärderas med samma strategi. Emellertid-när utvärderas med en mer realistisk strategi-alla modellerna visar en dramatisk nedgång i prestanda som uppvisar resultat nära en slumpmässig klassificering. Vår replikering och negativa resultat indikerar att felprognoser på metodnivå fortfarande är en öppen utmaning.
De rapporterade dock att en mer realistisk inter-release utvärdering av modellerna visar en dramatisk nedgång i prestanda med resultat nära resultatet av en slumpmässig klassificering och drog slutsatsen att metod-nivå bugg förutsägelse är fortfarande en öppen utmaning REF.
Re-evaluating method-level bug prediction