多数決手法によるError Prone予測手法の評価(一般)

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概要

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Error-proneモジュールの予測は、予測のアルゴリズムと利用するメトリクスを決め、予測モデルとし、訓練データを学習させることで予測器を生成してこの予測器で検査データの予測を行うという手順を取る。しかし、検査対象のプロジェクトに対して、どのアルゴリズムが最も有効であるかを判断するのは難しい。また、従来訓練データとしては検査対象プロジェクトの過去データがよいとされていたが、(Zhimin[1])では必ずしもそうではないことが示されている。そこで、本稿では複数予測器の予測結果の多数決を取り、最終結果を求めるという手法を、アルゴリズムおよび訓練データについて行うという手法による効果の検証を行った。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-07-20

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