Sammanhang: Förutsägelse av programvarudefekter (SDP) är en viktig utmaning inom programvaruteknik, och därför har mycket forskningsarbete utförts, framför allt genom användning av algoritmer för maskininlärning. Dock är klassobalans som kännetecknas av få defekta komponenter och många icke-defekta sådana en vanlig företeelse som orsakar svårigheter för dessa metoder. Ojämn inlärning syftar till att ta itu med detta problem och har nyligen använts av vissa forskare, tyvärr med inkonsekventa resultat. Mål: Vi genomför ett omfattande experiment för att undersöka (a) de grundläggande egenskaperna hos detta problem; (b) effekten av obalanserat lärande och dess interaktioner med (i) dataobalans, (ii) typ av klassificering, (iii) indatamått och (iv) obalanserad inlärningsmetod. Metod: Vi utvärderar systematiskt 27 datamängder, 7 klassificeringar, 7 typer av indatamått och 17 obalanserade inlärningsmetoder (inklusive att inte göra någonting) med hjälp av en experimentell design som möjliggör utforskande av interaktioner mellan dessa faktorer och individuella obalanserade inlärningsalgoritmer. Detta ger 27 Â 7 Â 7 Â 17 = 22491 resultat. Matthews korrelationskoefficient (MCC) används som en objektiv prestandamått (till skillnad från de mer allmänt använda F1 och AUC-mått). Resultat: (a) Vi hittade en stor majoritet (87 procent) av 106 public domain data uppsättningar uppvisar måttlig eller låg nivå av obalans (obalanskvot < 10; median = 3,94); (b) något annat än låga nivåer av obalans tydligt skadar det traditionella lärandet för SDP; (c) obalanserat lärande är mer effektivt på datauppsättningarna med måttlig eller högre obalans, men negativa resultat är alltid möjliga; (d) typ av klassificering har mest inverkan på förbättringen av klassificeringen prestanda följt av obalans inlärningsmetoden själv. Typ av indatamått är inte inflytelserikt. (e) endast $52% av kombinationerna av Obalanserad Learner och Classifier har en signifikant positiv effekt. Slutsats: I detta dokument ges två praktiska riktlinjer. För det första bör obalanserat lärande endast övervägas för måttliga eller kraftigt obalanserade SDP-datamängder. För det andra måste man noggrant välja en lämplig kombination av obalanserad metod och klassificering för att lindra det obalanserade inlärningsproblemet för SDP. Däremot kan den urskillningslösa tillämpningen av obalanserat lärande vara skadlig. Index Terms-Software fel förutsägelse, fel förutsägelse, obalanserad inlärning, obalans förhållande, effekt storlek Ç Q. Sång är med
Sång och al. REF genomförde ett omfattande experiment för att undersöka effekten av att använda obalanserat lärande för att förutsäga FP-programkomponenter genom att undersöka den komplexa interaktionen mellan typ av obalansinlärning, klassificeringar och indatamått.
A Comprehensive Investigation of the Role of Imbalanced Learning for Software Defect Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}