Results for методы машинного обучения
-
Обзор методов прогнозирования дефектов программного обеспечения
The article was published in issue №1
В данной статье представлен обзор методов прогнозирования дефектов ПО. Дефект – это логическая ошибка в исходном коде программы, наличие которой при определенных условиях может привести к отказу этой программы. Основными причинами возникновения дефектов являются сложность реализации задачи, сжатые сроки разработки, несовершенство документации, изменение требований, недостаточная квалификация и опыт разработчиков, неправильная организация процесса разработки. Раннее обнаружение дефектов снижает затраты на разработку и повышает качество и надежность ПО. Методы прогнозирования дефектов могут дать ответ на следующие вопросы: каково количество необнаруженных дефектов в ПО и в каких программных компонентах они содержатся. Знание о компонентах, содержащих наибольшее число дефектов, позволяет распределить ресурсы тестирования так, чтобы в первую очередь наиболее тщательно проверялись компоненты с высокой вероятностью наличия дефектов. В статье методы прогнозирования дефектов ПО сгруппированы в зависимости от цели – прогнозирование количества дефектов или классифицирование дефектов. На основе приведенных методов рассматриваются следующие модели и алгоритмы: модель роста надежности, экспертное мнение, метод исторических аналогий, конструктивная модель качества, методы машинного обучения и регрессионные модели.