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Ayse Tosun 1、Ayse Bener 2、Resat Kale 3 1,2 博阿齐奇大学计算机工程系软件研究实验室（SoftLab），邮编 34342，伊斯坦布尔，土耳其 3 Turkcell 技术公司，盖布泽，伊斯坦布尔，土耳其 1 ayse.tosun@boun.edu.tr，2 bener@boun.edu.tr，3 resat.kale@turkcellteknoloji.com.tr 摘要 软件缺陷预测旨在通过引导测试人员完成软件系统中易出现缺陷的部分来减少软件测试工作量。缺陷预测器被广泛用于组织中以预测缺陷，从而节省时间和精力，作为手动代码审查等其他技术的替代方案。在现实环境中应用缺陷预测模型很困难，因为它需要来自过去项目的软件度量和缺陷数据来预测新项目的缺陷倾向。另一方面，它非常实用，因为它易于应用，可以用更少的时间检测出缺陷并减少测试工作量。我们在一年的时间内为一家电信公司建立了一个基于学习的缺陷预测模型。在这项研究中，我们简要解释了我们的模型，展示了它的收益并描述了我们如何在公司中实施该模型。此外，我们将我们的模型的性能与试点项目中应用的另一种测试策略的性能进行了比较，该项目实施了一种名为团队软件流程 (TSP) 的新流程。我们的结果表明，缺陷预测器可用作新流程实施过程中的支持工具，预测 75% 的代码缺陷，并减少测试时间，而通过代码审查和正式检查表等更耗费劳动力的策略检测到的代码缺陷率为 25%。
基于人工智能的软件缺陷预测器：案例研究中的应用和优势
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