Predicting post-release software faults in open source software as a menas of measuring intrinsic software product quality
Kennedy Ndenga Malanga · 2017
Les logiciels defectueux ont des consequences couteuses. Les developpeurs de logiciels doivent identifier et reparer les composants defectueux dans leurs logiciels avant de les publier. De meme, les utilisateurs doivent evaluer la qualite du logiciel avant son adoption. Cependant, la nature abstraite et les multiples dimensions de la qualite des logiciels entravent les organisations de mesurer leur qualites. Les metriques de qualite logicielle peuvent etre utilisees comme proxies de la qualite du logiciel. Cependant, il est necessaire de disposer d'une metrique de processus logiciel specifique qui peut garantir des performances de prediction de defaut meilleures et coherentes, et cela dans de differents contextes. Cette recherche avait pour objectif de determiner un predicteur de defauts logiciels qui presente la meilleure performance de prediction, necessite moins d'efforts pour la detection et a un cout minimum de mauvaise classification des composants defectueux. En outre, l'etude inclut une analyse de l'effet de la combinaison de predicteurs sur la performance d'un modeles de prediction de defauts logiciels. Les donnees experimentales proviennent de quatre projets OSS. La regression logistique et la regression lineaire ont ete utilisees pour predire les defauts. Les metriques Change Burst ont enregistre les valeurs les plus elevees pour les mesures de performance numerique, avaient les probabilites de detection de defaut les plus elevees et le plus faible cout de mauvaise classification des composants.