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Desarrollar software sin errores es un objetivo primordial de los desarrolladores de software. Sin embargo, alcanzar este objetivo no es una tarea trivial. Esto se hace aún más difícil para las organizaciones de desarrollo con recursos mínimos. Los desarrolladores suelen utilizar modelos automáticos de predicción de defectos, que en su mayoría se desarrollan mediante algoritmos de aprendizaje automático, para localizar defectos en el software. La calidad de la predicción de estos modelos es importante, ya que las predicciones erróneas pueden afectar negativamente tanto a las organizaciones de desarrollo como a los usuarios finales. Este libro explora los posibles problemas de los modelos de predicción existentes y propone métodos para mejorar aún más la calidad de predicción de dichos modelos.
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