Defect prediction models assist tester practitioners on prioritizing the most defect-prone parts of the software. The approach called Cross-Project Defect Prediction (CPDP) refers to the use of known external projects to compose the training set. This approach is useful when the amount of historical defect data of a company to compose the training set is inappropriate or insufficient. Although the principle is attractive, the predictive performance is a limiting factor. In recent years, several methods were proposed aiming at improving the predictive performance of CPDP models. However, to the best of our knowledge, there is no evidence of which CPDP methods typically perform best. Moreover, there is no evidence on which CPDP methods perform better for a specific application domain. In fact, there is no machine learning algorithm suitable for all domains. The decision task of selecting an appropriate algorithm for a given application domain is investigated in the meta-learning literature. A meta-learning model is characterized by its capacity of learning from previous experiences and adapting its inductive bias dynamically according to the target domain. In this work, we investigate the feasibility of using meta-learning for the recommendation of CPDP methods. In this thesis, three main goals were pursued. First, we provide an experimental analysis to investigate the feasibility of using Feature Selection (FS) methods as an internal procedure to improve the performance of two specific CPDP methods. Second, we investigate which CPDP methods present typically best performances. We also investigate whether the typically best methods perform best for the same project datasets. The results reveal that the most suitable CPDP method for a project can vary according to the project characteristics, which leads to the third investigation of this work. We investigate the several particularities inherent to the CPDP context and propose a meta-learning solution able to learn from previous experiences and recommend a suitable CDPD method according to the characteristics of the project being predicted. We evaluate the learning capacity of the proposed solution and its performance in relation to the typically best CPDP methods.

Modelos de predição de defeitos auxiliam profissionais de teste na priorização de partes do software mais propensas a conter defeitos. A abordagem de predição de defeitos cruzada entre projetos (CPDP) refere-se à utilização de projetos externos já conhecidos para compor o conjunto de treinamento. Essa abordagem é útil quando a quantidade de dados históricos de defeitos é inapropriada ou insuficiente para compor o conjunto de treinamento. Embora o princípio seja atrativo, o desempenho de predição é um fator limitante nessa abordagem. Nos últimos anos, vários métodos foram propostos com o intuito de melhorar o desempenho de predição de modelos CPDP. Contudo, na literatura, existe uma carência de estudos comparativos que apontam quais métodos CPDP apresentam melhores desempenhos. Além disso, não há evidências sobre quais métodos CPDP apresentam melhor desempenho para um domínio de aplicação específico. De fato, não existe um algoritmo de aprendizado de máquina que seja apropriado para todos os domínios de aplicação. A tarefa de decisão sobre qual algoritmo é mais adequado a um determinado domínio de aplicação é investigado na literatura de meta-aprendizado. Um modelo de meta-aprendizado é caracterizado pela sua capacidade de aprender a partir de experiências anteriores e adaptar seu viés de indução dinamicamente de acordo com o domínio alvo. Neste trabalho, nós investigamos a viabilidade de usar meta-aprendizado para a recomendação de métodos CPDP. Nesta tese são almejados três principais objetivos. Primeiro, é conduzida uma análise experimental para investigar a viabilidade de usar métodos de seleção de atributos como procedimento interno de dois métodos CPDP, com o intuito de melhorar o desempenho de predição. Segundo, são investigados quais métodos CPDP apresentam um melhor desempenho em um contexto geral. Nesse contexto, também é investigado se os métodos com melhor desempenho geral apresentam melhor desempenho para os mesmos conjuntos de dados (ou projetos de software). Os resultados revelam que os métodos CPDP mais adequados para um projeto podem variar de acordo com as características do projeto sendo predito. Essa constatação conduz à terceira investigação realizada neste trabalho. Foram investigadas as várias particularidades inerentes ao contexto CPDP a fim de propor uma solução de meta-aprendizado capaz de aprender com experiências anteriores e recomendar métodos CPDP adequados, de acordo com as características do software. Foram avaliados a capacidade de meta-aprendizado da solução proposta e a sua performance em relação aos métodos base que apresentaram melhor desempenho geral.