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Process / pipelineQuality prediction

दोष पूर्वानुमान मॉडल

दोष पूर्वानुमान मॉडल सांख्यिकीय या मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करके कोड मॉड्यूल में सॉफ़्टवेयर दोषों की संभावना का पूर्वानुमान लगाते हैं। ओस्ट्रैंड, वेयकर और बेल (2005) द्वारा शुरू किए गए, ये मॉडल उच्च-जोखिम वाले घटकों की पहचान करने के लिए कोड मेट्रिक्स (जटिलता, मंथन, युग्मन) को ऐतिहासिक दोष डेटा के साथ सहसंबंधित करते हैं। संगठन परीक्षण संसाधनों को आवंटित करने, कोड समीक्षा का मार्गदर्शन करने और रीफैक्टरिंग को प्राथमिकता देने के लिए भविष्यवाणियों का उपयोग करते हैं।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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
  3. 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

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ScholarGateDefect Prediction Model (Software Defect Prediction and Risk Classification). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/software-engineering/defect-prediction-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026