Abstract-För att underlätta testning av programvara, och spara testkostnader, har ett brett utbud av maskininlärningsmetoder studerats för att förutsäga defekter i programvarumoduler. Tyvärr ökar obalansen i denna typ av data inlärningssvårigheterna för en sådan uppgift. Klassobalans inlärning specialiserar sig på att ta itu med klassificeringsproblem med obalanserade distributioner, vilket kan vara till hjälp för fel förutsägelser, men har inte undersökts i detalj hittills. I detta dokument studerar vi frågan om och hur klassobalans inlärningsmetoder kan gynna förutsägelse programvara defekter i syfte att hitta bättre lösningar. Vi undersöker olika typer av klassobalans inlärningsmetoder, inklusive omsampling tekniker, tröskel flytta, och ensemble algoritmer. Bland de metoder vi studerade visar AdaBoost.NC den bästa övergripande prestandan när det gäller åtgärder inklusive balans, G-medelvärde och Area Under kurvan (AUC). För att ytterligare förbättra algoritmens prestanda, och underlätta dess användning i förutsägelse av programvarudefekter, föreslår vi en dynamisk version av AdaBoost.NC, som justerar sin parameter automatiskt under utbildningen. Utan att behöva fördefiniera några parametrar, är det visat sig vara mer effektivt och effektivt än den ursprungliga AdaBoost.NC.
Till exempel Wang et al. REF undersökte olika typer av klassobalans inlärningsmetoder, inklusive omsampling tekniker, tröskel flytta, och ensemble algoritmer.
Using Class Imbalance Learning for Software Defect Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Reliability', 'journal': 'IEEE Transactions on Reliability', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}