Modelo de Predicción de Defectos
Los modelos de predicción de defectos pronostican la probabilidad de fallos de software en módulos de código utilizando enfoques estadísticos o de aprendizaje automático. Pioneros como Ostrand, Weyuker y Bell (2005) correlacionaron métricas de código (complejidad, cambios, acoplamiento) con datos históricos de defectos para identificar componentes de alto riesgo. Las organizaciones utilizan estas predicciones para asignar recursos de prueba, guiar la revisión de código y priorizar la refactorización.
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Fuentes
- Ostrand, T. J., Weyuker, E. J., & Bell, R. M. (2005). Predicting the location and number of faults in large software systems. IEEE Transactions on Software Engineering, 31(4), 340–355. DOI: 10.1109/tse.2005.49 ↗
- Nagappan, N., Ball, T., & Zeller, A. (2006). Mining metrics to predict component failures. In Proceedings of the 28th International Conference on Software Engineering (pp. 452–461). DOI: 10.1145/1134285.1134349 ↗
- Menzies, T., Greenwald, J., & Russ, P. (2007). Problems with precision: A response to comments on 'Data mining static code attributes to learn defect predictors'. IEEE Transactions on Software Engineering, 33(9), 637–640. DOI: 10.1109/tse.2007.70721 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Software Defect Prediction and Risk Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/es/software-engineering/defect-prediction-model
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