Sammanfattning — Behovet av exakta system för förutsägelse av programvara ökar i takt med att programvaran blir mycket större och mer komplex. En mängd olika tekniker har föreslagits, men ingen har visat sig konsekvent korrekt och det finns fortfarande mycket osäkerhet om vilken teknik som passar vilken typ av förutsägelse problem. Vi anser att de underliggande egenskaperna — storlek, antal egenskaper, typ av distribution etc. — av datamängden påverkar valet av det förutsägelsesystem som skall användas. Därför vill vi kontrollera egenskaperna hos sådana datamängder för att systematiskt undersöka förhållandet mellan noggrannhet, val av förutsägelsesystem och datauppsättningens karaktäristiska egenskaper. I tidigare arbeten har det också visat sig svårt att uppnå betydande resultat i fråga om små datamängder. Det skulle därför vara lämpligt att ha en stor uppsättning valideringsdata. Vår lösning är att simulera data som möjliggör både kontroll och möjligheten av stora (1 000) valideringsfall. I denna uppsats jämförde vi fyra förutsägelser tekniker: regression, regelinduktion, närmaste granne (en form av fall-baserat resonemang), och neurala nät. Resultaten tyder på att det finns betydande skillnader beroende på uppgifternas egenskaper. Följaktligen bör forskare beakta förutsägelsesammanhang vid utvärdering av konkurrerande förutsägelsesystem. Vi noterade också att ju mer amessyo data och desto mer komplex relation till den beroende variabeln, desto mer variabilitet i resultaten. I de mer komplexa fallen har vi observerat betydligt olika resultat beroende på den särskilda träningsset som har provtagits från den underliggande datasetet. Detta tyder på att forskare kommer att behöva vara försiktiga när man jämför olika metoder och använda förfaranden som bootstrappa för att generera flera prover för utbildningsändamål. Vårt viktigaste resultat är dock att det är mer fruktbart att fråga vilket som är det bästa förutsägelsesystemet i ett visst sammanhang snarare än vilket som är ett förutsägelsesystem.
Shepperd och Kododa REF använde simulering för att jämföra programvaruprognoser med stegvis regression, regelinduktion, fallbaserat resonemang (CBR) och artificiella neurala nätverk (ANN).
Comparing software prediction techniques using simulation
{'venue': 'IEEE Trans. Software Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Software Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}