Abstract--Software ansträngning förutsägelse är en viktig uppgift i mjukvaruutveckling livscykeln. Många modeller inklusive regressionsmodeller, maskininlärningsmodeller, algoritmiska modeller, expertbedömning och uppskattning analogt har använts i stor utsträckning för att uppskatta programansträngning och kostnad. I detta arbete, en Treeboost (Stochastic Gradient Boosting) modell läggs fram för att förutsäga programvara ansträngning baserat på metoden Use Case Point.
En Treeboost-modell REF användes för att uppskatta ansträngningen baserat på UCP och teamets produktivitet.
A Treeboost Model for Software Effort Estimation Based on Use Case Points
{'venue': '2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications', 'journal': '2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}