Bug Severity Prediction in Software Projects Using Supervised Machine Learning Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Nice, Nafisha Tamanna |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Challenging Bug Prediction and Repair Models with Synthetic Bugs
von: Ibrahimzada, Ali Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ibrahimzada, Ali Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ARFT-Transformer: Modeling Metric Dependencies for Cross-Project Aging-Related Bug Prediction
von: Ge, Shuning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ge, Shuning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Comparative Analysis of Quantum and Classical Support Vector Classifiers for Software Bug Prediction: An Exploratory Study
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Effective Software Risk Prediction Management Analysis of Data Using Machine Learning and Data Mining Method
von: Xu, Jinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Jinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum vs. Classical Machine Learning Algorithms for Software Defect Prediction: Challenges and Opportunities
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Applications and Challenges of Fairness APIs in Machine Learning Software
von: Das, Ajoy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Das, Ajoy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FGDM: Reasoning Aware Multi-Agentic Framework for Software Bug Detection using Chain of Thought and Tree of Thought Prompting
von: Padmanabhuni, Srita, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Padmanabhuni, Srita, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Enhancing the Reproducibility of Deep Learning Bugs: An Empirical Study
von: Shah, Mehil B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shah, Mehil B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Systematic Literature Review on the Use of Machine Learning in Software Engineering
von: Fred, Nyaga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fred, Nyaga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continuous Integration Practices in Machine Learning Projects: The Practitioners` Perspective
von: Bernardo, João Helis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bernardo, João Helis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Investigating Reproducibility in Deep Learning-Based Software Fault Prediction
von: Mukhtar, Adil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukhtar, Adil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Effort and Size Estimation in Software Projects with Large Language Model-based Intelligent Interfaces
von: Coelho Jr, Claudionor N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Coelho Jr, Claudionor N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
BugGen: A Self-Correcting Multi-Agent LLM Pipeline for Realistic RTL Bug Synthesis
von: Jasper, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jasper, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language Models are Better Bug Detector Through Code-Pair Classification
von: Alrashedy, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Alrashedy, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
More Rigorous Software Engineering Would Improve Reproducibility in Machine Learning Research
von: Wolter, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wolter, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning
von: Chakraborty, Partha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Partha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Perspective of Software Engineering Researchers on Machine Learning Practices Regarding Research, Review, and Education
von: Mojica-Hanke, Anamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mojica-Hanke, Anamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bug-Report-Driven Fault Localization: Industrial Benchmarking and Lesson Learned at ABB Robotics
von: Hall, Pernilla, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hall, Pernilla, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LLM Critics Help Catch LLM Bugs
von: McAleese, Nat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: McAleese, Nat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Using Small Language Models to Reverse-Engineer Machine Learning Pipelines Structures
von: Lacroix, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lacroix, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Diversity Drives Fairness: Ensemble of Higher Order Mutants for Intersectional Fairness of Machine Learning Software
von: Chen, Zhenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zhenpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Semantic GUI Scene Learning and Video Alignment for Detecting Duplicate Video-based Bug Reports
von: Yan, Yanfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Yanfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Limits of Long-Context Reasoning in Automated Bug Fixing
von: Raju, Ravi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Raju, Ravi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Where's the Bug? Attention Probing for Scalable Fault Localization
von: Stein, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stein, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Machine Learning-Based Error Mitigation Approach For Reliable Software Development On IBM'S Quantum Computers
von: Muqeet, Asmar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Muqeet, Asmar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Less is More: On the Value of "Co-training" for Semi-Supervised Software Defect Predictors
von: Majumder, Suvodeep, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Majumder, Suvodeep, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Quality Issues in Machine Learning Software Systems
von: Côté, Pierre-Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Côté, Pierre-Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Feature-Driven Framework for Software Fault Prediction
von: Ghazi, Ahmad Nauman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ghazi, Ahmad Nauman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bridging the Language Gap: An Empirical Study of Bindings for Open Source Machine Learning Libraries Across Software Package Ecosystems
von: Li, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
LLM-Powered Test Case Generation for Detecting Bugs in Plausible Programs
von: Liu, Kaibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Kaibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Are Large Language Models Memorizing Bug Benchmarks?
von: Ramos, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ramos, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How do Machine Learning Projects use Continuous Integration Practices? An Empirical Study on GitHub Actions
von: Bernardo, João Helis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bernardo, João Helis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Breaking the Silence: the Threats of Using LLMs in Software Engineering
von: Sallou, June, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sallou, June, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ML-On-Rails: Safeguarding Machine Learning Models in Software Systems A Case Study
von: Abdelkader, Hala, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abdelkader, Hala, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Combining Language and App UI Analysis for the Automated Assessment of Bug Reproduction Steps
von: Mahmud, Junayed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mahmud, Junayed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Bugs Linger: A Study of Anomalous Resolution Time Outliers and Their Themes
von: Patil, Avinash
Veröffentlicht: (2025)
von: Patil, Avinash
Veröffentlicht: (2025)
How do Machine Learning Models Change?
von: Castaño, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Castaño, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Impact of Software Testing with Quantum Optimization Meets Machine Learning
von: Bandarupalli, Gopichand
Veröffentlicht: (2025)
von: Bandarupalli, Gopichand
Veröffentlicht: (2025)
SmartChoices: Augmenting Software with Learned Implementations
von: Golovin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Golovin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data Requirement Goal Modeling for Machine Learning Systems
von: Yamani, Asma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yamani, Asma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Challenging Bug Prediction and Repair Models with Synthetic Bugs
von: Ibrahimzada, Ali Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
ARFT-Transformer: Modeling Metric Dependencies for Cross-Project Aging-Related Bug Prediction
von: Ge, Shuning, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Comparative Analysis of Quantum and Classical Support Vector Classifiers for Software Bug Prediction: An Exploratory Study
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
An Effective Software Risk Prediction Management Analysis of Data Using Machine Learning and Data Mining Method
von: Xu, Jinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Quantum vs. Classical Machine Learning Algorithms for Software Defect Prediction: Challenges and Opportunities
von: Nadim, Md, et al.
Veröffentlicht: (2024)