Desenvolver software livre de erros é um objectivo primordial dos programadores de software. No entanto, alcançar este objectivo não é uma tarefa trivial. Isto torna-se ainda mais difícil para as organizações de desenvolvimento com recursos mínimos. Os programadores utilizam frequentemente modelos automáticos de previsão de defeitos, que são na sua maioria desenvolvidos utilizando algoritmos de aprendizagem de máquinas, para localizar defeitos no software. A qualidade da previsão de tais modelos é importante, uma vez que previsões erradas podem ter um impacto negativo nas organizações de desenvolvimento, bem como nos utilizadores finais. Este livro explora os possíveis problemas nos modelos de previsão existentes e propõe métodos para melhorar ainda mais a qualidade da previsão de tais modelos.