Abstract-Cross-företag defekt förutsägelse (CCDP) är ett praktiskt sätt att träna en förutsägelse modell genom att utnyttja ett eller flera projekt i ett källföretag och sedan tillämpa modellen på målföretaget. Tyvärr gör större irrelevanta crosscompany (CC) data vanligtvis det svårt att bygga en förutsägelse modell med hög prestanda. Å andra sidan kan den brutala kraften att utnyttja CC-data som är dåligt relaterade till uppgifter inom företaget (WC) minska prediktionsmodellens prestanda. För att ta itu med sådana frågor, introducerar detta dokument Multi-Source TrAdaBoost algoritm, en effektiv överföring lärande för att utföra CCDP. Kärnan i vår strategi är att: 1) använda begränsad mängd märkta WC-data för att försvaga effekten av irrelevanta CC-data; 2) importera kunskap inte från en utan från flera källor för att undvika negativ överföring. De experimentella resultaten visar att: 1) vårt föreslagna tillvägagångssätt uppnår bästa totala prestanda bland alla testade CCDP-strategier; 2) endast 10% märkta WC-data är tillräckligt för att uppnå bra prestanda av CCDP genom att använda vårt föreslagna tillvägagångssätt.
Till exempel genom att ta bort uppgifter som är dåligt relaterade till företaget, för att minska effekten av irrelevanta uppgifter på prognoser REF.
A Multi-Source TrAdaBoost Approach for Cross- Company Defect Prediction
{'venue': 'SEKE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}