ソフトウェア開発工数予測のためのフィットデータ選定方法
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概要
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本論文では過去のソフトウェア開発プロジェクトの実績データから性能の良い開発工数予測モデル(重回帰モデル)を構築することを目的として,予測対象プロジェクトの特性に基づいて,モデル構築のためのフィットデータを自動的に選定する,もしくは,選定せずに全データを用いることを自動的に決定する方法を提案する.ISBSGデータセットを用いた評価実験の結果,フィットデータの選択をいっさい行わず,すべての過去プロジェクトを用いる従来の重回帰モデルと比較すると,分母を実測値とする相対誤差MREの中央値では0.452から0.367へ,分母を予測値とする相対誤差MERの中央値では0.357から0.336へと精度が向上した.本論文の結果から,予測対象の特性に合わせてフィットデータを選定する,もしくは選定しないことを決定することが重要であり,その系統的な一手法として,提案方法が役立つことが示された.
- 2009-11-15
著者
-
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
-
戸田 航史
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
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学
-
門田 暁人
奈良先端大学院大学情報科学研究科
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