Le d?veloppement de logiciels sans erreur est l'un des principaux objectifs des d?veloppeurs de logiciels. Cependant, atteindre cet objectif n'est pas une t?che triviale. Cela devient encore plus difficile pour les organisations de d?veloppement disposant de ressources minimales. Les d?veloppeurs utilisent souvent des mod?les de pr?diction automatique des d?fauts, qui sont le plus souvent d?velopp?s ? l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, pour localiser les d?fauts dans les logiciels. La qualit? des pr?dictions de ces mod?les est importante car des pr?dictions erron?es peuvent avoir un impact n?gatif sur les organisations de d?veloppement ainsi que sur les utilisateurs finaux. Ce livre explore les probl?mes possibles dans les mod?les de pr?diction existants et propose des m?thodes pour am?liorer la qualit? de pr?diction de ces mod?les.
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