抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ソースコードメトリックスを用いたオブジェクト指向ソフトウェアのための保守性パラメータの予測は,学界andindustryにおける幾人かの研究者の注目をhasattracted分野である。しかし,サービスOrientedsoftwareの保守性予測は比較的研究されていない分野である。本研究では,いくつかのソースコードメトリックスを用いたeBay webservicesの保守性予測に関する経験的解析をconductan。多変量AdaptiveRegressionスプライン(MARS)法を用いてdevelopinga保全性予測モデルのための入力としてのelevendifferentタイプのソースコード・メトリクスを考察した。多変量線形回帰(MLR)アプローチとSupportVectorマシン(SVM)と保全性予測モデルの性能を比較し,evaluatethe。八種類特徴selectiontechniquesの次元andremove不適切な特徴を減少させるために実施されている。実験結果は,MLR andSVM手法と比べてより優れた性能を達成したMARSmethodを用いて開発thatthe保全性予測モデルを明らかにした。実験結果はまた,すべてのsourcecodeメトリックスを考慮したアプローチと比較して,入力として特徴選択法による原料codemetricsの選択されたセットを考慮して開発themodelはbetterresultsを達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
