Bakgrund: Det är allmänt erkänt att uppskattning av programvara ansträngning är ett regressionsproblem. Modell Tree (MT) är en av de maskininlärning baserad regressionsteknik som är användbar för estimering av programvara ansträngning, men som andra maskininlärning algoritmer, MT har ett stort utrymme av konfigurationer och kräver att noggrant ställa in sina parametrar. Valet av sådana parametrar är ett dataset beroende så ingen allmän riktlinje kan styra denna process som utgör motivationen för detta arbete. Syfte: Denna studie undersöker effekten av att använda den senaste optimeringsalgoritmen Bees algoritm för att ange det optimala valet av MT parametrar som passar en specifik datauppsättning och därmed förbättra prediktionsnoggrannheten. Metod: Vi använde MT med optimala parametrar identifierade av Bees algoritm för att konstruera program ansträngning estimering modell. Modellen har validerats över åtta datauppsättningar från två huvudkällor: PROMISE och ISBSG. Dessutom använde vi 3-Fold korsvalidering för att empiriskt bedöma prediktionsnoggrannheten för olika skattningsmodeller. Som riktmärke jämförs också resultaten med de som erhållits med Stegvis regression, Fallbaserad resonans och Multi-Layer Perceptron. Resultat: Resultaten från kombinationen av MT och Bees algoritmer är uppmuntrande och överträffar andra välkända skattningsmetoder som tillämpas på använda datauppsättningar. De är också tillräckligt intressanta för att föreslå effektiviteten av MT bland de tekniker som är lämpliga för ansträngningsuppskattning. Slutsatser: Användningen av Bina algoritm gjorde det möjligt för oss att automatiskt hitta optimala MT parametrar som krävs för att konstruera exakt ansträngning estimering modell för varje enskild datauppsättning.
I en annan studie REF utvecklade Azzeh ett optimerat modellträd baserat på M5P med optimala parametrar identifierade av Bees algoritm för att konstruera estimering av programvara.
Software effort estimation based on optimized model tree
{'venue': "Promise '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}