Abstract-Background: Trots årtionden av forskning, det finns ingen enighet om vilka metoder programvara ansträngning estimering producerar de mest exakta modellerna. Syfte: Tidigare arbete har rapporterat att, med tanke på M skattningsmetoder, ingen enskild metod konsekvent överträffar alla andra. Kanske snarare än att rekommendera en skattningsmetod som bäst, är det klokare att generera uppskattningar från ensembler av flera skattningsmetoder. Metod: Nio elever kombinerades med 10 förbehandlingsalternativ för att generera 9 Â 10 1⁄4 90 solo metoder. Dessa tillämpades på 20 datauppsättningar och utvärderades med hjälp av sju felåtgärder. Detta identifierade de bästa n (i vårt fall n 1⁄4 13) solometoder som visade stabil prestanda över flera datauppsättningar och felmått. De översta 2, 4, 8 och 13 solometoderna kombinerades sedan för att generera 12 multimetoder, som sedan jämfördes med solometoderna. Resultat: 1) De 10 översta (av 12) multimetoderna överträffade betydligt alla 90 solometoder. 2) Felfrekvenserna för multimetoderna var betydligt mindre än för solometoderna. 3) Rankningen av den bästa multimetoden var anmärkningsvärt stabil. Slutsats: Även om det inte finns någon bästa metod för en enda ansträngningsuppskattning, finns det de bästa kombinationerna av sådana metoder för ansträngningsuppskattning.
Kocaguneli m.fl. REF utvärderade ensembler av förbehandlade skattningsmetoder.
On the Value of Ensemble Effort Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}