Model voor defectvoorspelling
Modellen voor defectvoorspelling voorspellen de waarschijnlijkheid van softwarefouten in codemodules met behulp van statistische of machine learning-benaderingen. Deze modellen, gepionierd door Ostrand, Weyuker en Bell (2005), correleren codemetrieken (complexiteit, churn, koppeling) met historische defectgegevens om componenten met een hoog risico te identificeren. Organisaties gebruiken voorspellingen om testmiddelen toe te wijzen, codebeoordeling te sturen en refactoring te prioriteren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Software Defect Prediction and Risk Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/software-engineering/defect-prediction-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Agile Velocity TrackingSoftware-engineering↔ compare
- Code Coverage AnalysisSoftware-engineering↔ compare
- Software ComplexiteitsmetriekenSoftware-engineering↔ compare
- Statische codeanalyseSoftware-engineering↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →