情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

Error-proneモジュールを的確に予測することは、ソフトウェア開発において保守・点検の作業効率を改善する点で重要である。
メトリクスを用いたError-proneモジュールの予測の場合、使用するメトリクスやアルゴリズムといった予測モデルを決定し、予測モデルに訓練データを学習させることで予測器をつくり、対象プロジェクトの予測を行う。
作成した予測器の予測精度は、訓練データに使用するプロジェクトやメトリクス、アルゴリズムによって大きく異なってくるが、一律に精度の高い予測器は存在しないとされる。
そこで、本研究は、予測器の予測結果を訓練データとしたメタ予測器を作成する手法を提案する。
メタ予測器を作成する前段階として、5種類のプロジェクト、6種類のメトリクスを用いて予測実験を行い、各予測器の予測精度について考察を行った。