Error-prone予測モデルの再利用
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概要
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Error-proneモジュールの予測を行うためには、決定木等の予測アルゴリズムを決定し、アルゴリズムに実測データを学習させ、予測モデルを作り、測定データを予測モデルにかけて予測を行うという手順を取る。しかし、一般に最適な予測アルゴリズムはプロジェクト毎に異なるため、新規のプロジェクトにおいて事前に最適なものを選ぶ事は難しい。我々はこれまで予測モデルの再利用について研究してきたが、本稿では予測対象と類似したメトリクスを持つプロジェクトの予測モデルの構築データを再利用した、最適予測アルゴリズム選択について考察した。
- 2010-02-25
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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