Comparativo de Arima e SVM na previsão de risco em teste de software - Silva, Anna Paula Araujo Lande da (2022)
O teste de software vem exercendo uma importância cada vez maior no ciclo de vida dos sistemas computacionais. A garantia da qualidade se tornou requisito e com os obstáculos de prazos limitados e recursos humanos e financeiros escassos, métodos que ofereçam maior cobertura de testes e maior identificação de problemas no menor espaço de tempo têm sido visadas. O presente trabalho conduziu um estudo prático que une o Teste Baseado em Risco, uma abordagem que executa somente casos de testes minuciosamente selecionados com base nos módulos e funcionalidades mais críticos de um sistema, aplicado com testes completos, com previsão de risco baseada em análise de séries temporais por meio da aplicação dos modelos Support Vector Machine (SVM) e Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) para otimizar a seleção e priorização de roteiros de testes. Os resultados mostraram uma melhora na percepção da qualidade pela equipe e pelos usuários, com a redução no número de chamados para correção de problemas. Adicionalmente, os modelos não obtiveram valores altos para as métricas de acurácia, precisão, recall, RSME e MAE. No entanto, ARIMA atingiu resultados melhores em comparação com SVM.