学習データの時間的変化に伴う欠陥モジュール予測モデルの評価

• 内垣聖史

• 伊原彰紀

• 門田暁人

• 松本健一

抄録

ソフトウェア開発におけるテスト工程の効率化を目的とした，欠陥が含まれている可能性の高いモジュールを予測する(欠陥モジュール予測)研究では，一般的に過去のバージョン開発終了時の学習データを用いてモデルが構築される．しかし昨今，アジャイル開発を導入するケースが増加し，開発途中であっても学習データの計測が可能となった．本論文では，学習データ計測時期による予測精度の違いを分析する．結果，予測時点に近い開発データを用いるほど，モデルの予測精度が高いことが分かった．

収録刊行物

• ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2013論文集

  ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2013論文集 2013 1-2, 2013-09-02

キーワード

• ポスターセッション

詳細情報

• CRID: 1050855522073665024
• NII論文ID: 170000078075
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00094972/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles