Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
A Faulty Module Detection Method Combining Association Rule Mining and Logistic Regression Analysis
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Kamei, Yasutaka Morisaki, Shuji Monden, Akito Matsumoto, Kenichi |
| Copyright Year | 2008 |
| Abstract | 1ソフトウェアメトリクスに基づくfault-prone モジュール判別の精度向上を目的として,相関ルール分析とロジスティック回帰分析を組み合わせたfault-prone モジュール判別手法を提案する.提案手法では,与えられたモジュールに対し,重要なルール(支持度,信頼度,または,リフト値の大きなルール)が存在する場合は相関ルール分析によって判別し,そうでない場合は,ロジスティック回帰分析によって判別する.適用可能な複数のルールが存在する場合には,判別結果の多数決を行う.提案手法の判別性能を評価するために,3 つの代表的なfault-prone 判別モデル(ロジスティック回帰分析,線形判別分析,分類木)の性能と提案手法の性能を比較する実験を行った.実験では,NASA/WVUの公開しているデータセットと,Eclipse プロジェクトから収集したデータセットを対象として,交差検証法による評価と,複数バージョンを用いた評価を行った.実験の結果,重要と見なすルールの選択にはリフト値が適していることが分かり,リフト値に閾値を設けてルールを選定することで,判別精度を表すF1 値が従来手法と比較して0.163 向上した. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://se-naist.jp/pman3/pman3.cgi?DOWNLOAD=350 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |