Sammanhang: Belastningsjustering är en väsentlig del av den analoga ansträngningsuppskattningen, som används för att justera och anpassa närmaste analogier för att få fram mer exakta uppskattningar. För närvarande finns det gott om anpassningsmetoder som föreslås i litteraturen, men det finns ingen enighet om vilken metod som ger mer exakta uppskattningar och under vilka inställningar. Mål: I detta dokument undersöks potentialen av ensembleinlärning för varianter av justeringsmetoder som används i Analog-Based Effort Estimation. Antalet k analogier som ska användas undersöks också. Metod: Vi utför en storskalig jämförelsestudie där många ensembler konstruerade från n av 40 möjliga giltiga varianter av justeringsmetoder appliceras på 8 datauppsättningar. Varje metods prestanda utvärderades baserat på standardiserad noggrannhet och effektstorlek. Resultaten har genomgått statistiska signifikanstester och uppvisar rimliga betydande förbättringar av prediktiva resultat där ensemblemetoder tillämpas. Slutsats: Våra slutsatser tyder på att ensembler av justeringsmetoder kan fungera bra och uppnå goda resultat, även om de inte alltid är överlägsna enskilda metoder. Vi rekommenderar också att bygga ensembler från endast linjära justeringsmetoder, eftersom de har visat bättre prestanda och ofta rankats högre.
Azzeh och Al. REF undersökte olika ensembler av justeringsmetoder i analogt baserad uppskattning.
An empirical evaluation of ensemble adjustment methods for analogy-based effort estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}