Anpassningsteknik är en avgörande uppgift för analoga beräkningar. Nuvarande anpassningsmetoder använder ofta linjär storlek eller linjära likhetsjusteringsmekanismer som ofta inte är lämpliga för datauppsättningar som har komplex struktur med många kategoriska attribut. Dessutom behöver användningen av icke-linjär anpassningsteknik såsom neurala nätverk och genetiska algoritmer många användarinteraktioner och parametrar optimering för att konfigurera dem (såsom nätverksmodell, antal neuroner, aktiveringsfunktioner, träningsfunktioner, mutation, urval, crossover,... etc.). Mål: Som svar på ovannämnda utmaningar föreslås i detta dokument en ny anpassningsstrategi med hjälp av modellträdsbaserat attributavstånd för att justera uppskattningen analogt och härleda nya uppskattningar. Använda Model Tree har en fördel att hantera kategoriska attribut, minimera användarinteraktion och förbättra effektiviteten i modellinlärning genom klassificering. Metod: Sju välkända datauppsättningar har använts med 3-Fold korsvalidering för att empiriskt validera den föreslagna metoden. Den föreslagna metoden har undersökts med hjälp av olika K- analogier från 1 till 3. Resultat: Experimentella resultat visade att det föreslagna tillvägagångssättet gav bättre resultat jämfört med dem som erhållits genom att använda uppskattning med analog baserad linjär storleksanpassning, linjär likhetsanpassning, "regression mot medelvärdet" och nollanpassning. Slutsatser: Modellträdet kan bilda en användbar förlängning för uppskattning genom analogi, särskilt för komplexa datamängder med ett stort antal kategoriska attribut.
På samma sätt använde Azzeh REF modellträd för att justera och tona utvalda projekt.
Model Tree Based Adaption Strategy for Software Effort Estimation by Analogy
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Computer and Information Technology', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Computer and Information Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}