既存モデルの再利用によるError-proneモジュール予測
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概要
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Error-prone moduleの予測方法の一つとして、予測対象となるプロジェクトの過去のデータをトレーニングデータとして生成した予測モデルを適用する方法が存在する。しかし、この方法で生成した予測モデルは、生成する際のトレーニングデータに依存してしまうため、この予測モデルを別のプロジェクトに対して適用する事は難しいとされている。本研究では予測モデルの再利用方法について、いくつかの手法を提案し、実験に基づきその評価を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-14
著者
-
海尻 賢二
信州大学工学部情報工学専攻
-
海尻 賢二
信州大学 工学部 情報工学科
-
海谷 治彦
信州大学大学院
-
海尻 賢二
信州大学大学院
-
海谷 治彦
信州大学工学部情報工学専攻
-
海尻 賢二
信州大学 工学部
-
海尻 賢二
信州大学総合工学系研究科
-
渡邊 慎也
信州大学大学院工学系研究科情報工学専攻
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