Efterfrågan på att producera kvalitetsprogram har ökat snabbt under de senaste åren. Detta leder till ökad utveckling av maskininlärningsmetoder för att utforska datamängder, som kan användas för att konstruera modeller för att förutsäga kvalitetsattribut som felbenägenhet, underhållsarbete, testarbete, produktivitet och tillförlitlighet. Detta papper undersöker och jämför logistisk regression och sex maskininlärningsmetoder (Artificial neural network, beslut träd, stöd vektor maskin, kaskad korrelation nätverk, grupp metod för datahantering polynom metod, genuttryck programmering). Dessa metoder utforskas empiriskt för att hitta effekten av statiska kodmått på felbenägenheten hos programvarumoduler. Vi använder offentligt tillgängliga data som AR1 för att analysera och jämföra regressions- och maskininlärningsmetoder i denna studie. Metodernas prestanda jämförs genom att man beräknar arean under kurvan med hjälp av analys av mottagarens operativa karakteristiska (ROC). Resultaten visar att arean under kurvan (mätt enligt ROC-analysen) av modellen som förutspås med hjälp av beslutsträdsmodellering är 0,865 och är en bättre modell än den modell som förutspås med regression och andra maskininlärningsmetoder. Studien visar att maskininlärningsmetoderna är användbara för att konstruera kvalitetsmodeller för programvara.
Studien visar att LR och ANN ger bra modeller för förutsägelse Arvinder et al. REF undersökte effekten av logistisk regression och sex maskininlärningsmetoder (Artificial neural network, beslut träd, stöd vektor maskin, kaskad korrelation nätverk, grupp metod för datahantering polynom metod, genuttryck programmering prestanda av metoderna jämförs genom att beräkna området under kurvan med hjälp av mottagaren operativa karaktäristisk (ROC) analys.
Prediction of Fault-Prone Software Modules using Statistical and Machine Learning Methods
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}