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怎样才能减少软件中的Bug?数据显示程序员才是制造 Bug 的“元凶”

发布时间:2019-05-07 10:32:38 所属栏目:优化 来源:弯月编译
导读:副标题#e# 代码的 Bug 到底与什么有关?代码的行数?项目的规模?还是开发者的人数?在本文中,将基于机器学习模型绘制的图形,告诉你诸多 Bug 的由来! 以下为译文: 怎样才能减少软件中的Bug?本文将告诉你传统观点是错误的,下列数据会让你感到惊讶。 软

由于PR数和给星数是GitHub特有的功能,我还构建了一个没有这两个数据项的模型。然后,根据拟合模型的系数,再进一步将其简化为只包含提交代码的人数和提交次数。这种只有3个变量的模型的表现几乎与其他模型完全相同,而且还可以显示成3G图形:

ln(issues) = β1first commit age + β2ln(contributors) + β3ln(all commits) + β4ln(code) + β5ln(comments + 1) + β6ln(files) + ε

ln(issues) = β1ln(contributors) + β2ln(all commits) + ε

在删除了GitHub特有的数据项后,提交代码的人数和提交次数就占据了主导地位,从删除所有其他变量时错误数轻微的减少就可以看出。

会不会是这个模型搞错了?

现在我们知道了提交代码的人数和提交次数的影响,下面我们来看看,如果不采用任何根据提交代码的人数和提交次数绘制图形的模型,那么代码行数与问题数量之间有何关系。

针对GitHub上最受欢迎的项目,绘制代码行数(x轴)与GitHub上的问题数(y轴)的关系图,并根据提交代码的人数和提交次数分组。

为了节省空间,我没有显示所有的10万个顶级项目。我按照提交代码的人数和提交次数进行了分组,因为我觉得这种分组方式最有意思,且最具代表性。为了避免选择偏差,我只在选择分组之后进行绘图。

(编辑:我爱故事小小网_铜陵站长网)

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