文献

J-GLOBAL ID：202002281785665875   整理番号：20A1990307

故障のない事例を考慮したソフトウェア故障予測モデルの評価

Evaluation of Software Fault Prediction Models Considering Faultless Cases

著者 (3件)： MURAKAMI Yukasa (Kindai University) ,  TSUNODA Masateru (Kindai University) ,  TODA Koji (Fukuoka Institute of Technology University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E103.D  号： 6  ページ： 1319-1327(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 故障数の予測精度を高めるために,多くの研究が様々な予測モデルを提案した。モデルを過去のプロジェクトで集めたデータセットを用いて構築し,故障の数をそのモデルと現在のプロジェクトのデータを用いて予測した。データセットは,時々,従属変数,すなわち故障の数がゼロである多くのデータ点を持つ。そのデータセットを用いて多重線形回帰モデルを作成した場合,モデルは適切に構築できない。この問題を避けるために,ソフトウェア故障を予測するとき,Tobitモデルは有効であると考えられる。そのモデルは,従属変数の範囲が制限されると仮定し,その仮定に基づいて構築される。Tobitモデルと同様に,Poisson回帰モデルは,その値が従属変数でゼロである多くのデータ点があると仮定する。また,対数変換を時々適用し,そのモデルの精度を高めた。さらに,アンサンブル法はモデルの予測精度を高めるのに有効である。筆者らは,故障の数がゼロでゼロでないとき,それらの方法の予測精度を別々に評価した。実験では,筆者らが提案したアンサンブル法は最高の精度を示し,Pred25は故障の数が零でないときに21%であり,数がゼロのとき45%であった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ソフトウェア障害 ,  故障 ,  *予測 ,  評価 ,  精度 ,  予測モデル ,  プロジェクト ,  集合 ,  変数 ,  *多重回帰分析 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： *ソフトウェア故障 ,  データセット ,  *故障予測 ,  従属変数 ,  *多重線形回帰 ,  予測精度

著者キーワード (4件)： 欠陥予測 ,  Tobitモデル ,  Poisson回帰 ,  アンサンブル法

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (33件)：

• [1] K.E. Bennin, J. Keung, P. Phannachitta, A. Monden, and S. Mensah, “MAHAKIL: Diversity Based Oversampling Approach to Alleviate the Class Imbalance Issue in Software Defect Prediction,” IEEE Trans. Softw. Eng., vol.44, no.6, pp.534-550, 2018.
• [2] S. Bibi, G. Tsoumakas, I. Stamelos, and I. Vlahavas, “Regression via Classification applied on software defect estimation,” Expert Systems with Applications, vol.34, no.3, pp.2091-2101, 2008. 10.1016/j.eswa.2007.02.012
• [3] C. Burgess and M. Lefley, “Can genetic programming improve software effort estimation? A comparative evaluation,” Journal of Information and Software Technology, vol.43, no.14, pp.863-873, 2001. 10.1016/s0950-5849(01)00192-6
• [4] S. Conte, H. Dunsmore, and V. Shen, Software Engineering, Metrics and Models, Benjamin/Cummings, 1986.
• [5] N. Fenton, M. Neil, W. Marsh, P. Hearty, Ł. Radliński, and P. Krause, “On the effectiveness of early life cycle defect prediction with Bayesian Nets,” Empirical Software Engineering, vol.13, no.5, pp.499-537, 2008. 10.1007/s10664-008-9072-x

タイトルに関連する用語 (4件)： 故障 ,  ソフトウェア故障 ,  予測モデル ,  評価