Abstract-I detta dokument presenterar vi en detaljerad utvärdering av en uppsättning välkända maskininlärning klassificerare framför dynamiska och icke-deterministiska program anomalier. Förutsägelsen om systemtillstånd baseras på mätvärden för övervakningssystem. Detta gör att programvara proaktiv föryngring kan utlösas automatiskt. Random Forest-metoden ger valideringsfel mindre än 1 % jämfört med de välkända ML-algoritmerna under utvärdering. För att automatiskt minska antalet övervakade parametrar, som behövs för att förutsäga programavvikelser, analyserar vi Lasso Regulariseringsteknik tillsammans med maskininlärningsklassificeringarna för att utvärdera hur förutsägelsenoggrannheten kan garanteras inom ett godtagbart tröskelvärde. Detta gör det möjligt att drastiskt (i bästa fall ca 60 %) minska antalet övervakningsparametrar. Ramverket, baserat på ML och Lasso legaliseringstekniker, har validerats med hjälp av en e-handelsmiljö med Apache Tomcat server, och MySql databasserver.
Ett arbete som liknar i andemening till vad vi visar här är det i REF, där en utvärdering av en uppsättning välkända maskininlärning klassificerare för program anomalier presenteras.
Predicting Software Anomalies Using Machine Learning Techniques
{'venue': '2011 IEEE 10th International Symposium on Network Computing and Applications', 'journal': '2011 IEEE 10th International Symposium on Network Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}