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J-GLOBAL ID：201702228756020573   整理番号：17A1506887

計量の型はソフトウェア欠陥予測におけるクラス不均衡を扱うための有用である【Powered by NICT】

Which type of metrics are useful to deal with class imbalance in software defect prediction?

著者 (1件)： OEztuerk Muhammed Maruf (Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Suleyman Demirel University, Isparta, Turkey)
資料名： Information and Software Technology  (Information and Software Technology)
巻： 92  ページ： 17-29  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0445B  ISSN： 0950-5849  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア欠陥予測の主要な問題の一つであるクラス不均衡問題に対処する種々の方法がある。サンプリングアルゴリズムは,実務者不均衡データ点を一掃したによる工業及びオープンソースソフトウェア欠陥予測データセットに実装した。最新,サンプリングアルゴリズムは静的またはプロセスコードメトリックスのいずれか使用されてきた。本研究では,仮想,SMOTE,HSDD(欠陥データ集合に対するハイブリッドサンプリング)を含むサンプリングアルゴリズムは静的コードと品質メトリックスを用いて検討した。著者らの目標は,実務者は欠陥予測におけるメトリックスの型を決定するために引き起こすだけでなく,欠陥の少ないソフトウェアプロジェクトを設計する開発者のための有用な情報を提供することである。十データセット(GitHubから)上の三サンプリングアルゴリズムを用いてサンプリング実験を行った。特徴選択は,データセットの大きな特徴に適用した。五つの分類器を用いて,サンプリング後のデータセットの性能は最初のデータセットと比較した。回帰分析を欠陥傾向を検出するための最も有力な計量を見出すために品質メトリックスに実装した。サンプリングのタイプにかかわらず,予測性能は類似していた。品質メトリックスは静的コードメトリックスを超えた訓練時間と予測精度。品質メトリックスを用いたより良い予測結果よりもむしろ不均衡データセットにおける静的コードメトリックスを得た。プロジェクトクローニングの数が増加すると,欠陥の数は減少した。クラス不均衡に関連したアプローチは静的コードメトリックスの観点だけでなく品質メトリックスの評価すべきである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  回帰分析 ,  *ソフトウェア ,  特徴選択 ,  品質
準シソーラス用語： 不均衡データセット ,  予測精度 ,  予測性能 ,  ソフトウェアプロジェクト ,  メトリックス ,  オープンソース ,  不均衡データ ,  *クラス不均衡 ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 静的コードメトリックス ,  プロセス計量 ,  クラス不均衡 ,  欠陥予測

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 計量 ,  型 ,  ソフトウェア ,  欠陥予測 ,  クラス不均衡