Abstract-Machine lär klassificerare har nyligen dykt upp som ett sätt att förutsäga införandet av buggar i ändringar som gjorts till källkodsfiler. Klassifieraren är först tränad i programvara historia, och sedan används för att förutsäga om en förestående förändring orsakar en bugg. Nackdelar med befintliga klassificeringsbaserade felprediktionstekniker är otillräckliga för praktisk användning och långsamma förutsägelser på grund av ett stort antal maskininlärda funktioner. Detta papper undersöker flera funktionsval tekniker som är allmänt tillämpliga på klassificering-baserade fel förutsägelser metoder. Teknikerna kastar mindre viktiga funktioner tills optimal klassificeringsprestanda uppnås. Det totala antalet funktioner som används för utbildning minskas avsevärt, ofta till mindre än 10 procent av originalet. Prestanda av Naive Bayes och Support Vector Machine (SVM) klassificerare när du använder denna teknik kännetecknas av 11 mjukvaruprojekt. Naive Bayes som använder funktionen val ger betydande förbättring i buggy F-mått (21 procent förbättring) jämfört med tidigare ändring klassificering bugg förutsägelse resultat (av den andra och fjärde författare [28] ). SVM: s förbättring i buggy F-måttet är 9 procent. Intressant nog visar en analys av prestanda för varierande antal funktioner att stark prestanda uppnås på ens 1 procent av det ursprungliga antalet funktioner.
Shivaji m.fl. REF använde NB och SVM för att undersöka flera FST för felprognoser för 11 programvaruprojekt.
Reducing Features to Improve Code Change-Based Bug Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}