ABSTRACT Programvarudefekt förutsägelse har väckt stor uppmärksamhet hos forskare inom programvaruteknik. För närvarande har metoder för urval av funktioner införts i förutsägelser om programvarudefekter, vilket kan förbättra prestandan hos traditionella felprognoser (så kallade inom projektdefektprognoser, WPDP) på ett effektivt sätt. Studierna av urval av funktioner är dock inte tillräckliga för projektöverskridande felprognoser (CPDP). I detta dokument använder vi funktionen delmängd urval och funktion ranking metoder för att undersöka effektiviteten av funktionsval för CPDP. En empirisk studie genomförs på NASA- och PROMISE-datauppsättningar. Resultaten visar att både funktionen delmängd urval och funktion ranking metoder kan förbättra prestanda CPDP. Därför bör vi välja den representativa funktionen delmängd eller ställa in en rimlig andel av utvalda funktioner för att förbättra prestanda CPDP i framtida studier. INDEX TERMS Programvarudefektförutsägelse, projektöverskridande felförutsägelse, funktionsval, funktionsrankning.
Yu m.fl. REF genomförde en empirisk studie om effektiviteten hos urvalsmetoder för undergrupper av funktioner och rankningsmetoder för CPDP.
An Empirical Study on the Effectiveness of Feature Selection for Cross-Project Defect Prediction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}