Abstract-Hur hittar vi data för kvalitetsprognoser? Tidigt i livscykeln, projekt kan sakna de data som behövs för att bygga sådana prediktorer. Tidigare arbete antog att relevanta utbildningsdata fanns närmast det lokala projektet. Men är detta den bästa metoden? I detta dokument introduceras Peters-filtret som bygger på följande antaganden: När lokala data är knappa, finns det mer information i andra projekt. Följaktligen väljer detta filter ut utbildningsdata via strukturen för andra projekt. För att bedöma prestandan hos Petersfiltret jämför vi det med två andra metoder för kvalitetsprognoser. Inom företagsinlärning och tvärföretagsinlärning med Burak-filtret (det toppmoderna resiliensfiltret). Detta dokument visar att 1) inom företaget prediktorer är svaga för små data-uppsättningar; 2) Peters filter+cross-företag bygger bättre prediktorer än både inom företaget och Burak filter+cross-company; och 3) Peters filter bygger 64% mer användbara prediktorer än både inom företaget och Burak filter+cross-company metoder. Därför rekommenderar vi Peters-filtret för lärande över företag.
För att hitta data för kvalitetsförutsägelse, Peters et al. REF introducerade Petersfiltret för att välja ut utbildningsdata via strukturen för andra projekt.
Better cross company defect prediction
{'venue': '2013 10th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'journal': '2013 10th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}