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重回帰モデルをアンサンブル学習する工数予測モデル
○松下貴徳，山口佳子（奈良高専），小西文章（奈良先端大），内田眞司（奈良高専）
本稿の目的は，ソフトウェア開発工数予測モデルの予測精度を向上させることである．
これまでに我々は，単回帰モデルをアンサンブル学習する開発工数予測モデルを提案したが，
説明変数が1つであるために，プロジェクトの多様性を十分に表現できているとはいえなかった．
提案方法では，説明変数を増やしてプロジェクトの多様性を表現することで多種多様な開発プロジェクトを精度良く予測できるモデルの構築を試みる．
ISBSGデータセットを用いた評価実験では，従来方法(対数重回帰分析)に対して提案方法が高い予測精度を示した．
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