Abstract-Cross-projektfelprognos (CPDP) har ansetts vara en ny teknik för kvalitetssäkring av programvara, särskilt i nya eller inaktiva projekt, och några förbättrade metoder har föreslagits för att stödja bättre felprognoser. Den vanliga CPDP utgår dock alltid från att alla egenskaper hos tränings- och testdata är identiska. Därför är mycket lite känt om huruvida metoden för CPDP med obalanserade funktionsuppsättningar (CPDP-IFS) fungerar bra. Med tanke på den mångfald av feldata som finns tillgängliga på Internet och den höga kostnaden för att märka data, för att ta itu med problemet, föreslog vi i detta dokument ett enkelt tillvägagångssätt enligt en distributionskaraktäristisk-baserad instans (objektklass) kartläggning, och visade giltigheten av vår metod baserat på tre offentliga defekt datamängder (dvs. PROMISE, ReLink och AEEEM). Dessutom tyder de empiriska resultaten på att den hybridmodell som består av CPDP och CPDP-IFS i viss utsträckning förbättrar prognoserna för den vanliga CPDP.
Prediktionsprestandan för deras bästa tillvägagångssätt är jämförbar med eller till hjälp för att förbättra vanliga CPDP-modeller REF.
Towards Cross-Project Defect Prediction with Imbalanced Feature Sets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}