Datensatz Zitierlink: 
https://doi.org/10.34726/hss.2025.124198
http://hdl.handle.net/20.500.12708/213269
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Titel: 
Predicting Bugs in Source Code. A Machine Learning Approach for Predicting Faults by utilizing Code & Change Metrics
en
Zitat: 
Felder, J. (2025). Predicting Bugs in Source Code. A Machine Learning Approach for Predicting Faults by utilizing Code & Change Metrics [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2025.124198
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reposiTUm-DOI: 
10.34726/hss.2025.124198
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CatalogPlus: 
AC17467640
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Publikationstyp: 
Hochschulschrift - Diplomarbeit
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Felder, Jodok 
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Betreuer_in: 
Weippl, Edgar 
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Mitbetreuer_innen: 
Schatten, Alexander 
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Organisations­einheit: 
E194 - Institut für Information Systems Engineering 
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Datum (veröffentlicht): 
2025
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Umfang: 
84
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Keywords: 
Machine Learning; Bug Prediction; Code Metrics; Change Metrics; Gradient Boosting; CatBoost; Classification
en
Weitere Information: 
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprueft - gesperrte Arbeit (bis 2026-02-24+01:00)
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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Lizenz: 
Urheberrechtsschutz
de
Enthalten in den Sammlungen:
Thesis

Felder Jodok - 2025 - Predicting Bugs in Source Code A Machine Learning Approach...pdf
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Open Access
Embargo. Zugriff ab 28.02.2026
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