Modelli di Previsione dei Difetti
I modelli di previsione dei difetti (Defect Prediction Models) stimano la probabilità di difetti software in moduli di codice utilizzando approcci statistici o di machine learning. Inaugurati da Ostrand, Weyuker e Bell (2005), questi modelli correlano metriche di codice (complessità, churn, accoppiamento) con dati storici sui difetti per identificare componenti ad alto rischio. Le organizzazioni utilizzano le previsioni per allocare risorse di testing, guidare la revisione del codice e prioritizzare il refactoring.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Software Defect Prediction and Risk Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/software-engineering/defect-prediction-model
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