过于简单而无须测试？一种基于缺陷预测逆视角的低故障风险方法识别

背景。测试资源通常有限，因此在发布前往往无法对应用进行完整测试。为应对资源稀缺问题，开发团队可应用缺陷预测来识别易出错的代码区域。然而，缺陷预测在跨项目预测场景中往往精度较低。目标。我们采用缺陷预测的逆视角，旨在识别因代码“简单”而几乎不含故障、从而在测试时可推迟处理的方法。我们预期此类方法的特性可能独立于项目，从而我们的方法可改进跨项目预测。方法。我们计算代码度量并应用关联规则挖掘，以创建识别低故障风险方法的规则。我们开展了一项实证研究，使用六个包含方法级精确故障数据的 Java 开源项目评估我们的方法。结果。我们的结果表明，逆缺陷预测可识别出项目中约 32–44% 的方法具有低故障风险；平均而言，它们含故障的可能性约为其他方法的六分之一。在具有更大、更多样化训练集的跨项目预测中，被识别方法含故障的可能性甚至低至十一分之一。结论。逆缺陷预测通过识别在测试活动中可较低优先级对待的方法，支持测试资源的高效分配，并且很适用于跨项目预测场景。