A Comparative Experiment of Software Defect Prediction Models using Object Oriented Metrics

To support an efficient management of software verification and validation activities, many defect prediction models have been proposed based on object oriented metrics. They usually adopt logistic regression analysis, And, they state that the correctness of prediction is about 60${\sim}$70%, We performed a similar experiment with Eclipse 3.3 to check their prediction effectiveness, However, the result shows that correctness is about 40% which is much lower than the original results. We also found that univariate logistic regression analysis produces better results than multivariate logistic regression analysis.

객체지향 메트릭을 이용한 결함 예측 모형의 실험적 비교

검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 객체지향 메트릭 기반의 결함 예측 모형이 많이 제안되고 있다. 제안된 모형은 주로 로지스틱 회귀분석으로 개발하였다. 그리고 개발된 모형의 결함 예측 정확도는 60${\sim}$70%이었다. 본 논문에서는 기존 결함 예측 모형의 효과를 확인하기 위하여 이클립스 3.3을 대상으로 개발된 모형과 유사한 방법으로 실험을 하였다. 실험 결과 모형의 정확성은 약 40%이었다. 이는 주장된 예측력보다 많이 낮은 수치이었다. 또한 단순 로지스틱 회귀분석이 다중 로지스틱 회귀분석보다 높은 예측력을 보였다.