粗粒度モジュールに対するバグ密度予測の精度評価
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概要
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本稿では,結合テストレベルでのバグモジュール予測の効果を確かめることを目的として,粒粒度モジュール(パッケージ単位)に対する予測モデルの性能を評価実験を通して明らかにする.実験ではEclipseプロジェクトが開発するEclipse Platformを対象として,交差検証法による評価と複数バージョン間における評価を行った.粒粒度モジュールに対するバグモジュール予測がどの程度効果があるかを比較するために,細粒度モジュール(ソースコードファイル単位)に対する予測モデルの性能についても評価した.4つの代表的なモデル化手法(重回帰分析,類似性に基づく予測,回帰木,ランダムフォレスト)を用いた実験の結果,粒粒度/細粒度どちらの場合においても,ランダムフォレストが他のモデル化手法(重回帰分析,類似性に基づく予測,回帰木)よりも高い予測性能を示した.また,モデルの予測結果に基づいてテストすると,粒粒度モジュールでは約4割の規模のファイルをテストすることで約8割のバグを検出でき,細粒度モジュールでは約2割の規模のファイルをテストすることで約8割のバグを検出できることがわかった.
- 2010-03-01
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
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
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
-
〓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
奈良先端科学技術大学院大学
-
亀井 靖高
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
門田 暁人
奈良先端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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