Lo sviluppo di software privo di errori ? un obiettivo primario degli sviluppatori di software. Tuttavia, raggiungere questo obiettivo non ? un compito banale. Questo diventa ancora pi? difficile per le organizzazioni di sviluppo con risorse minime. Per individuare i difetti nel software, gli sviluppatori ricorrono spesso a modelli automatici di previsione dei difetti, sviluppati per lo pi? con algoritmi di apprendimento automatico. La qualit? della previsione di tali modelli ? importante, poich? previsioni errate possono avere un impatto negativo sulle organizzazioni di sviluppo e sugli utenti finali. Questo libro esplora i possibili problemi dei modelli di previsione esistenti e propone metodi per migliorare ulteriormente la qualit? della previsione di tali modelli.
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