11種類のfault密度予測モデルの実証的評価

摘要

ソフトウェアテスト?保守において，限られたリソースで信頼性を確保することを目的として，モジュールに含まれるfaultの有無や数を予測するモデルが数多く提案されている。しかし，従来研究では，評価用のプロジェクト（データセット）の数が少ない，比較に用いたモデル数が少ない，モジュールの規模を考慮した評価を行っていない（fault密度を予測していない），モデル構築用と評価用のデータセットを同じサンプルから抽出している（バージョンをまたがる評価を行っていない），といった問題があり，いずれのfault予測モデルが優れているのか明らかでなかった。そこで本論文では，25のオープンソースプロジェクトからそれぞれ2バージョンずつ収集したデータセットを用いて，11種類のfault密度予測モデルの性能を実験的に評価した。実験の結果，樹木モデル（M5）が最も高い性能を有することが分かった。