Sammanfattning av denna webbsida: Felbenägenhet är en av de mest behandlade kvalitetsfaktorerna inom programvarukvalitet. Att förutsäga sannolikheten för felaktiga klasser är nödvändig information för att vägleda utvecklare i deras strävan att förbättra programvarans kvalitet och minska kostnaderna för testning och underhåll. Prestanda av fel förutsägelse modeller lider mycket av obalansen i felfördelning, dvs. majoriteten av moduler är inte felaktiga medan minoriteten är bara felaktiga. Den obalanserade fördelningen av fel påverkar effektiviteten hos förutsägelsemodeller i hög grad. I den här artikeln diskuterar vi många översamplingstekniker som används för att förbättra prestandan hos förutsägelsemodeller. Vi föreslår att man styr översamplingsprocessen med hjälp av felinnehållet (dvs. antalet fel i en modul). Denna studie genomförs på ett stort objektorienterat system -Eclipse. Den föreslagna översamplingen testas på tio klassificeringar. Resultaten av detta arbete visar att användningen av felinnehåll i provtagningen har bättre förutsägelseprestanda än andra traditionella översamplingsmetoder. Beslutsträden och de närmaste grannarna har uppvisat enastående resultat medan andra klassificeringar har visat godtagbara resultat.
Shatnawi och Ziad REF diskuterade många översamplingstekniker som används för att förbättra prestandan hos förutsägelsemodeller och föreslog att man skulle styra översamplingsprocessen med hjälp av felinnehållet (dvs. antalet fel i en modul).
A guided oversampling technique to improve the prediction of software fault-proneness for imbalanced data
{'venue': 'IJKEDM', 'journal': 'IJKEDM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}