Abstrakt. En klassificeringsmodells prestanda påverkas alltid av egenskaperna hos mätdata som den bygger på. Om kvaliteten på uppgifterna i allmänhet är dålig kommer klassificeringsmodellen att visa dålig prestanda. Mängden bullriga fall som finns i en given datauppsättning är en bra återspegling av kvaliteten på data. Detektion och avlägsnande av bullriga datafakturer kommer att förbättra kvaliteten på uppgifterna och därmed prestandan hos klassificeringsmodellen. I denna studie presenteras ett attraktivt och användarvänligt tillvägagångssätt för att upptäcka databuller baserat på booleska regler som härrör från mätdata. Metoden följer en enkel och replikerbar metod som analyserar reglerna för att upptäcka felmärkta bullriga fall i träningsdatasetet. Sådana fall behandlas som databuller och tas bort för att få en ren datauppsättning. En fallstudie av en programvara mätning dataset med kända bullriga instanser används för att visa effektiviteten i vår strategi. Datasetet erhålls från ett NASA-program som utvecklats för realtidsprognoser baserade på simuleringar. Det är empiriskt bevisat att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket effektivt när det gäller att upptäcka buller i datasetet, i själva verket upptäckte tillvägagångssättet 100 % av de kända bullriga fallen. Det föreslagna tillvägagångssättet jämförs med bullerfiltrering baserad på fem klassificeringsfilter och ett ensemblefilter med fem klassificeringsfilter. Vi visar också att den föreslagna metoden visar utmärkta löften när det gäller att upptäcka bullriga fall i flera (sex) oberoende och verkliga programvarumätningsdata med okända bullriga fall.
Booleska regler som härleds från mätningarna kan användas för att upptäcka bullriga datapunkter REF.
Detecting noisy instances with the rule-based classification model
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}