| 講演名 | 2019-06-14 非線形ロジスティック回帰モデルに基づいたソフトウェア fault-prone モジュールの識別比較 山中 一成(広島大), 土肥 正(広島大), 岡村 寛之(広島大), |
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| 抄録(和) | 本稿では, fault-prone モジュールの識別問題に用いられる非線形ロジスティック回帰モデルの予測性能比較を行う. 実際のソフトウェア開発において計測されたプロジェクトデータに対して, 適合率と再現率から定義されるF値を評価し, 通常の線形ロジスティック回帰モデル, 半正定値ロジスティック回帰モデル, およびカーネルロジステック回帰モデルを比較する. カーネル法を用いることによって, 特徴量ベクトルの次元を高めることが可能であり, 内積計算を正定値カーネル関数に置換することで複雑な非線形計算を高速に行うことができるという利点がある. 結果として, カーネルロジスティック回帰モデルを用いることで, 従来法よりも高精度に fault-prone モジュールの識別を行うことができることを示す. |
| 抄録(英) | In this article, we compare several non-linear logistic regression models used in a fault-prone identification problem in terms of the predictive performance. For the project data measured in actual software development projects, we evaluate the F-score defined by the tradeoff between accuracy and recall, and compare three logistic regression models; linear logistic regression, semi-definite logistic regression and kernel regressions. Especially, using the kernel method yields increase of the dimension in the feature vector. Also, since the computation of inner products can be easily replaced by the computation of positive definite kernel functions, we have an advantage to execute the complex non-linear computation with higher speed. Finally, it is shown that the kernel logistic regression models could identify the fault-prone modules more accurately than the existing logistic regression models. |
| キーワード(和) | ソフトウェアフォールト予測 / fault-proneモジュール / 非線形ロジスティック回帰 / 識別問題 / カーネル法 / F値 |
| キーワード(英) | software fault prediction / fault-prone module / non-linear logistic regression / identification problem / kernel method / F-score |
| 資料番号 | R2019-12 |
| 発行日 | 2019-06-07 (R) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
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| 開催期間 | 2019/6/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 信頼性一般 |
| テーマ（英） | Overall reliability engineering |
| 委員長氏名（和） | 安里 彰(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Akira Asato(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 土肥 正(広島大) |
| 副委員長氏名（英） | Tadashi Dohi(Hiroshima Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田村 信幸(法政大) / 井上 真二(関西大) |
| 幹事氏名（英） | Nobuyuki Tamura(Hosei Univ.) / Shinji Inoue(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岡村 寛之(広島大) / 横川 慎二(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Okamura(Hiroshima Univ.) / Shinji Yokogawa(Univ. of Electro-Comm.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliability |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非線形ロジスティック回帰モデルに基づいたソフトウェア fault-prone モジュールの識別比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification comparison of software fault-prone modules using nonlinear logistic regression models |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソフトウェアフォールト予測 / software fault prediction |
| キーワード(2)（和/英） | fault-proneモジュール / fault-prone module |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形ロジスティック回帰 / non-linear logistic regression |
| キーワード(4)（和/英） | 識別問題 / identification problem |
| キーワード(5)（和/英） | カーネル法 |
| キーワード(6)（和/英） | F値 / kernel method |
| キーワード(7)（和/英） | / F-score |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山中 一成 / Kazunari Yamanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima U.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 土肥 正 / Tadashi Dohi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima U.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岡村 寛之 / Hiroyuki Okamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima U.) |
| 発表年月日 | 2019-06-14 |
| 資料番号 | R2019-12 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | R-82 |
| ページ範囲 | pp.19-24(R), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-07 (R) |