Model za predviđanje defekata
Modeli za predviđanje defekata prognoziraju verovatnoću softverskih grešaka u kodnim modulima koristeći statističke pristupe ili pristupe mašinskog učenja. Pionirski rad Ostranda, Weyukera i Bella (2005) pokazao je da ovi modeli koreliraju metrike koda (složenost, učestalost promena, sprezanje) sa istorijskim podacima o defektima kako bi identifikovali komponente visokog rizika. Organizacije koriste predviđanja za alokaciju resursa za testiranje, usmeravanje pregleda koda i prioritizaciju refaktorisanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Software Defect Prediction and Risk Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Praćenje agilne brzineSoftversko inženjerstvo↔ compare
- Анализа покривености кодаSoftversko inženjerstvo↔ compare
- Метрике сложености софтвераSoftversko inženjerstvo↔ compare
- Статичка анализа кодаSoftversko inženjerstvo↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →