Result: Defect Prediction Tool for Object-Oriented Software.
Further Information
Automated software defect prediction (ASDP) is a fundamental and vital action in the software progress domain. Nevertheless, software as a contemporary system is integrally huge and complex, with several associated metrics that capture diverse aspects of software components. Such a huge associated metrics number renders building a Software Defect (SD) prediction (SDP) model so complex. Therefore, selecting and identifying a metrics subset that enhances the SDP performance of the method is imperative. The chief goal of the current work is to build an ASDP (SDP) tool and assess its performance. The SDP tool calculates significant software (CK) metrics that measure code characteristics, for evaluating software quality and anticipating issues, and four basic transformations to predict (SD) and defect density (DD). The research also compares the initial values of extracted metrics from software to those resulting from the Log, Ln, Power, and Root transformations shown in the case study. In the suggested SDP tool, the kurtosis of the software metrics decreased, and predicting DC and DD became more precise. This helps increase software quality by enhancing the classes that include defects, the suggested SDP tool has a user-friendly interface and is easy to use. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
يعد التنبؤ الآلي بخلل البرامجيات (ASDP) نشاطاً أساسيًا وحيويًا في مجال تطوير البرامجيات. ومع ذلك، فإن البرامجيات الحديثة ضخمة ومعقدة بشكل متكامل مع العديد من المقاييس المرتبطة التي تلتقط جوانب متنوعة لمكونات البرامجيات. هذا العدد الضخم من المقاييس المرتبطة يجعل بناء نموذج تنبؤ بخلل البرامجيات (SDP) معقدًا للغاية. لذلك، يعد اختيار وتحديد مجموعة المقاييس الفرعية التي تعزز طريقة أداء SDP أمرًا ضروريا . الهدف الرئيسي للعمل الحالي هو بناء أداة للتنبؤ بخلل البرامجيات (SDP) وتقييم أداءها . تحسب أداة SDP المقاييس المهمة للبرنامج وهي مقاييس (CK) ، وأربعة تحويلات أساسية للتنبؤ بخلل البرامجيات (SD) وكثافة الخلل (DD). يقارن البحث أيضًا القيم الأولية للمقاييس المستخرجة من البرمجيات بتلك الناتجة عن تحويلات Log و Ln و Pow و Root الموضحة في دراسة الحالة. بعد استخدام أداة SDP المقترحة انخفض تفرطح مقاييس البرمجيات، وأصبح توقع الفئات التي تحوي خلل (DC) وكثافة الخلل (DD) أكثر دقة، وهذا يساعد في تحسين جودة البرامجيات من خلال تحسين الفئات التي تتضمن عيوبا . بالإضافة إلى سهولة استخدام أداة SDP وواجهة سهلة الاستخدام. [ABSTRACT FROM AUTHOR]