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Thema:Vorhersage von Fehlern mit Hilfe von Metriken
Diplomand/in: Benjamin Bruns

Zusammenfassung:

Es wurden bereits viele Metriken und auch verschiedene Vorhersagemodelle auf ihre Tauglichkeit bei der Vorhersage von Software-Fehlern untersucht. In dieser Arbeit werden drei ausgewählte und bisher nicht beachtete Kontrollflussmetriken auf ihre Vorhersagekraft von Software-Fehlern untersucht. Zur Vorhersage werden Klassifikationsverfahren eingesetzt, die ausschließlich durch überwachtes Lernen trainiert werden. Die Bewertung der Metriken wird anschließend mit Hilfe verschiedener Performanz Maße vorgenommen. Dabei werden die Ergebnisse der untersuchten Kontrollflussmetriken mit den Ergebnissen objektorientierter Metriken sowie einfacher intraprozeduraler Metriken verglichen. Dabei stellte sich heraus, dass die untersuchten Metriken für sich alleine betrachtet schlechter abschneiden als die anderen Metriken. In Kombination mit den anderen Metriken führen sie allerdings zu einer Verbesserung der Ergebnisse.



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