| 講演名 | 2012/7/20 多数決手法によるError Prone予測手法の評価(一般) 高橋 利英, 大西 達也, 小形 真平, 海谷 治彦, 海尻 賢二, |
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| 抄録(和) | Error-proneモジュールの予測は、予測のアルゴリズムと利用するメトリクスを決め、予測モデルとし、訓練データを学習させることで予測器を生成してこの予測器で検査データの予測を行うという手順を取る。しかし、検査対象のプロジェクトに対して、どのアルゴリズムが最も有効であるかを判断するのは難しい。また、従来訓練データとしては検査対象プロジェクトの過去データがよいとされていたが、(Zhimin[1])では必ずしもそうではないことが示されている。そこで、本稿では複数予測器の予測結果の多数決を取り、最終結果を求めるという手法を、アルゴリズムおよび訓練データについて行うという手法による効果の検証を行った。 |
| 抄録(英) | In Error prone module prediction, we at first decide the prediction algorithm and the metrics set, we call it as the prediction model, and next we apply the training data to that prediction model and get the predictor. At last we apply the testing data to that predictor and get error prone module prediction. So, optimal selection of the prediction model and the training data is important. But there is no unique answer for this selection and further Zhimin[1] said that the selection of past data as the training data is not necessarily optimal. So we propose the combination of prediction models and/or training data. |
| キーワード(和) | Error-prone module / 予測 / 再利用 / 多数決 |
| キーワード(英) | Error-prone module / Reuse / majority rule |
| 資料番号 | KBSE2012-16,SS2012-14 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2012/7/20(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Knowledge-Based Software Engineering (KBSE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多数決手法によるError Prone予測手法の評価(一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Error Prone Prediction method by using majority rule |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Error-prone module / Error-prone module |
| キーワード(2)（和/英） | 予測 / Reuse |
| キーワード(3)（和/英） | 再利用 / majority rule |
| キーワード(4)（和/英） | 多数決 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 利英 / Toshihide Takahashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻 |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大西 達也 / Tatsuya Ohnishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻 |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小形 真平 / Shinpei Ogata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻 |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 海谷 治彦 / Haruhiko Kaiya |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻 |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 海尻 賢二 / Kenji Kaijiri |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻 |
| 発表年月日 | 2012/7/20 |
| 資料番号 | KBSE2012-16,SS2012-14 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 165 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |