In this thesis the application of software defect prediction to predict unit test failure is investigated. Data for this purpose was collected from a Continuous Integration development environment. Experiments were performed using semantic features from the source code. As the data was imbalanced with defective samples being in minority different degrees of oversampling were also evaluated. The data collection process revealed that even though several different code commits were available few ever failed a unit test. Difficulties with linking a failure to a specific file were also encountered. The machine learning model used in the project produced poor results when compared against related work, from which it was based on. In F-measure, it on average achieve 53% of the mean performance of state-of-the-art for software defect prediction on bugs in Java source files. Specifically, it would appear that very little information was available for the model to learn defects in files not present in training data. / I denna avhandling undersöks applikationen av prognos för mjukvarudefekter för att förutse enhetstestfel. Data för detta syfte samlades in från en utvecklingsmiljö med kontinuerlig integration. Experimenten utfördes med användning av semantiska särdrag samlade från källkod. Då data var obalanserat med defekta exempel i minoritet evaluerades olika grader av översampling. Datainsamlingsprocessen visade att även om det fanns många kodinlämningar så misslyckades få någonsin ett enhetstest. Svårigheter med att länka testmisslyckanden till en specifik fil påträffades också. Den använda maskininlärningsmodellen uppvisade också dåliga resultat i jämförelse med relaterade värk. Mätt i F-measure uppnåddes i genomsnitt 53% av genomsnittlig prestandan av bästa möjliga prognos av mjukvarudefekter av buggar i Java källkod. Specifikt så framträdde det att väldigt lite information verkar finnas för modellen att lära sig defekter i filer som ej fanns med i träningsdata.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-233382 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Sundström, Alex |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:517 |
Page generated in 0.0022 seconds