集約的手法によるError Prone モジュール予測における最適モデル集合の選択
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概要
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Error-proneモジュール予測の研究では、汎用的に最適な予測モデルは存在しない事が先行研究によって示されている。そこで、異なる予測モデルに基づく複数の予測器を利用する様々な手法が考えられている。集約的に予測器を使う手法はアルゴリズムおよび訓練データによる特異性があるという事実に基づいており、これまでに予測器、予測モデルの再利用という立場から、訓練データおよびアルゴリズムの集約による効果の検証を行った。アルゴリズムの集約手法では、どのアルゴリズムを選択するかが問題になる。そこで、本稿ではアルゴリズムの集約手法において、どのようなアルゴリズム集合である事が望ましいかについて検証を行う。
- 2013-03-06
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