Using Software Metrics Thresholds to Predict Fault-Prone Classes in Object-Oriented Software
Notice bibliographique
Résumé
Most code-based quality measurement approaches are based, at least partially, on values of multiple source code metrics. A class will often be classified as being of poor quality if the values of its metrics are above given thresholds, which are different from one metric to another. The metrics thresholds are calculated using various techniques. In this paper, we investigated two specific techniques: ROC curves and Alves rankings. These techniques are supposed to give metrics thresholds which are practical for code quality measurements or even for fault-proneness prediction. However, Alves Rankings technique has not been validated as being a good choice for fault-proneness prediction, and ROC curves only partially on few datasets. Fault-proneness prediction is an important field of software engineering, as it can be used by developers and testers as a test effort indication to prioritize tests. This will allow a better allocation of resources, reducing therefore testing time and costs, and an improvement of the effectiveness of testing by testing more intensively the components that are likely more fault-prone. In this paper, we wanted to compare empirically the selected threshold calculation methods used as part of fault-proneness prediction techniques. We also used a machine learning technique (Bayes Network) as a baseline for comparison. Thresholds have been calculated for different object-oriented metrics using four different datasets obtained from the PROMISE Repository and another one based on the Eclipse project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».