Fault-Proneモジュール判別モデルに対する外れ値除去法の適用効果(学生セッション C_開発プロセス)
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概要
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本稿ではfault-proneモジュール判別モデルに対する外れ値除去法の効果を実験的に明らかにする.外れ値除去法とは,標本の中から外れ値を検出・除去する方法であり,判別モデル構築の前処理に用いることができる.実験では3つの代表的な判別モデル(線形判別分析,ロジスティック回帰分析,分類木)に対して,2つの外れ値除去法(MOA, LOFM)を適用した場合の計6通りについて比較を行った.実験の結果,外れ値除去法を適用しない場合と比べて,MOAを適用した場合は,F1値が最小0.04,最大0.17,平均0.10向上し,全ての判別モデルにおいて判別精度が向上した.一方,LOFMを適用した場合は,最小-1.01,最大0.04,平均0.01変化し,判別モデルによってはF1値が向上したものの,その幅はMOAと比べて小さかった.
- 2007-03-22
著者
-
亀井 靖高
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学
-
柏本 真佑
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学
-
柏本 真佑
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:(現)神戸大学大学院
-
亀井 靖高
奈良先端科学技術大学院大学
-
柏本 真佑
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
亀井 靖高
九州大学,大学院システム情報科学研究院
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