Object-oriented software metrics provide a numerical characterization of software quality. They have also been used in the assessment and identification of technical debt. However, metrics generally need to be used with thresholds as reference points that help to interpret their values properly and objectively. The problem is that, while there are many proposed metrics, there are relatively few studies on thresholds and threshold calculation methods; hence, the effective application of metrics in practice has been limited. Moreover, although it has been acknowledged that thresholds should not be absolute, but rather relative to certain contextual factors, the context is still not considered in most threshold studies. In this paper, the relationship between system size (as a contextual factor) and metric thresholds is investigated. The objective is to build predictive models that estimate thresholds based solely on system size, and to assess the feasibility of this approach as a threshold estimation method. An empirical study is conducted for this purpose using 36 defect-prediction datasets and six metrics. The results show that the proposed threshold estimation method is feasible, and it can achieve an accuracy remarkably comparable to more complex threshold models.


翻译:面向目标的软件衡量标准提供了软件质量的定量特征,在评估和确定技术债务时也使用了这些指标。但是,指标通常需要以阈值作为参考点来使用,以帮助正确和客观地解释其价值。问题是,虽然有许多拟议的衡量标准,但关于阈值和阈值计算方法的研究相对较少;因此,在实践中有效应用衡量标准是有限的。此外,虽然人们承认阈值不应是绝对的,而是相对于某些背景因素而言,但大多数临界值研究仍未考虑到这一背景。本文调查了系统规模(作为背景因素)与衡量阈值之间的关系。目标是建立预测模型,仅根据系统规模估计阈值,并评估这一方法作为阈值估计方法的可行性。为此目的,利用36个缺陷数据集和6个计量标准进行了实证研究。结果显示,拟议的阈值估计方法是可行的,其准确性可以与更复杂的阈值模型相当。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月26日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员