Abstract-För att hjälpa utvecklare att bättre fördela tester och felsökning ansträngningar, har många fel förutsägelse tekniker för programvara föreslagits i litteraturen. Dessa tekniker kan användas för att förutsäga klasser som är mer benägna att vara buggy baserat på tidigare historia av buggy klasser. Dessa tekniker fungerar bra så länge en tillräcklig mängd data finns tillgänglig för att träna en förutsägelsemodell. Det finns dock sällan tillräckligt med träningsdata för nya programvaruprojekt. För att ta itu med detta problem har man föreslagit projektöverskridande felprognoser, som överför en förutsägelsemodell som är utbildad med hjälp av data från ett projekt till ett annat, och betraktas som en ny utmaning för felprognoser. Hittills har endast ett fåtal metoder för att förutsäga fel mellan olika projekt föreslagits. För att avancera state-of-the-art, i detta arbete, undersöker vi 7 sammansatta algoritmer, som integrerar flera maskininlärning klassificerare, för att förbättra korsprojekt fel förutsägelse. För att utvärdera prestandan hos de sammansatta algoritmerna utför vi experiment på 10 mjukvarusystem med öppen källkod från PROMISE-arkivet som innehåller totalt 5 305 fall märkta som defekta eller rena. Vi jämför de sammansatta algoritmerna med CODEPLogistic, som är den senaste korsprojektfelsförutsägelsealgoritmen som föreslagits av Panichella et al. [1] När det gäller två standardvärden för utvärdering: kostnadseffektivitet och F-åtgärd. Våra experimentresultat visar att flera algoritmer överträffar CODEPLogistic: Max presterar bäst när det gäller F-mätning och dess genomsnittliga F-mätning överträffar CODEPLogistic med 36.88 %. BagingJ48 presterar bäst i fråga om kostnadseffektivitet och dess genomsnittliga kostnadseffektivitet överträffar CODEPLogistic med 15,34 %.
Från den punkt av förutsägelse modeller eller klassificerare, Zhang et al. REF föreslog att flera klassificeringar skulle kombineras för att förbättra CPDP:s prestanda.
An Empirical Study of Classifier Combination for Cross-Project Defect Prediction
{'venue': '2015 IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference', 'journal': '2015 IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}