Feltriage är ett viktigt steg i processen för felrättning. Målet med feltriage är att tilldela en ny kommande bugg till rätt potentiell utvecklare. De befintliga feltriagemetoderna är baserade på algoritmer för maskininlärning, som bygger klassificerare från de olika uppsättningarna av felrapporter. I praktiken lider dessa metoder av de storskaliga utbildningarna av låg kvalitet. I detta dokument, föreslår vi utbildning uppsättning minskning med både funktionsval och exempel urvalstekniker för bugg triage. Vi kombinerar funktionsval med instansval för att förbättra feltriagets noggrannhet. Funktionsvalalgoritm 2 -test χ, till exempel valalgoritm Iterative Case Filter, och deras kombinationer studeras i detta papper. Vi utvärderar träningssetet minskning av feldata från Eclipse. För träningssetet tas 70% ord och 50% felrapporter bort efter träningssetets minskning. De experimentella resultaten visar att de nya och små träningsseten kan ge bättre noggrannhet än den ursprungliga.
Zou m.fl. REF föreslog utbildningssetet minskning med både funktionsval och exempel urvalstekniker för buggtilldelning.
Towards Training Set Reduction for Bug Triage
{'venue': '2011 IEEE 35th Annual Computer Software and Applications Conference', 'journal': '2011 IEEE 35th Annual Computer Software and Applications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}