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J-GLOBAL ID：201202241768661833   整理番号：12A0112431

ソフトウェア欠陥予測に対する核に基づく非対称学習

Kernel Based Asymmetric Learning for Software Defect Prediction

著者 (3件)： MA Ying (Univ. of electronic science and technology of China) ,  LUO Guangchun (Univ. of electronic science and technology of China) ,  CHEN Hao (Univ. of electronic science and technology of China)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E95-D  号： 1  ページ： 267-270 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア欠陥予測のために核に基づく非対称学習法を開発した。この方法はクラス不平衡データに関する予測子の性能を改善したが,それは核主成分分析に基づくからであった。実験によってその有効性を確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *信頼性解析 ,  欠陥 ,  予測 ,  *学習 ,  非対称性 ,  主成分分析 ,  予測技法 ,  ソフトウェア障害
準シソーラス用語： *ソフトウェア故障 ,  故障予測 ,  *非対称 ,  予測子

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

引用文献 (12件)：

• KHOSHGOFTAAR, T. Balancing misclassification rates in classification-tree models of software quality. Empir Softw. Eng. 2000, 5, 4, 313-330
• MENZIES, T. Data mining static code attributes to learn defect predictors. IEEE Trans. Softw. Eng. 2007, 33, 1, 2-13
• SEIFFERT, C. Improving software-quality predictions with data sampling and boosting. IEEE Trans. Syst. Man Cybern., A, Syst. Humans. 2009, 39, 6, 1283-1294
• FREUND, Y. Experiments with a new boosting algorithm. Proc. 13th Int. Conf. Mach. Learn, 1996. 1996, 148-156
• JIANG, X. Asymmetric principle component and discriminant analyses for pattern recognition. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2009, 31, 5, 931-937

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェア ,  欠陥予測 ,  核 ,  非対称 ,  学習