Fault-proneモジュール判別におけるサンプリング法適用の効果(システム評価・管理技術,<特集>ソフトウェア工学の理論と実践)

概要

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Fault-proneモジュール(バグを含みやすいモジュール)判別モデルの性能向上を目的として,サンプリング法(オーバ/アンダサンプリング)適用の効果を実験的に評価する.サンプリング法は,2群の判別モデル構築に用いるフィットデータに対する前処理であり,2群のケース数の偏りを解消することにより,少数派の群の判別精度の向上が期待される.ただし,従来,ソフトウェア工学分野への適用事例は報告されていない.実験では,日本のある企業で開発されたレガシーソフトウェアから得られた2つのモジュール群(バグモジュール含有率5.67%,および13.16%)を題材として,4種類のサンプリング法(ROS,SMOTE,RUS,TLUS)適用の効果を,4種類の判別モデル(線形判別分析,ロジスティック回帰分析,ニューラルネット,分類木)について評価した.実験の結果,分類木以外の判別モデルに対してはサンプリング法の効果があること(F1値の向上),および,TLUSは他の3つのサンプリング法よりも効果が小さいことが分かった.また,分類木以外の判別モデルにTLUS以外のサンプリング法を適用した場合,F1値の向上は最小0.078,最大0.303,平均0.146であった.
一般社団法人情報処理学会の論文
2007-08-15