2L-3
単回帰分析の加重平均によるfault-proneモジュール判別モデルの精度向上に関する研究
○内垣聖史,内田眞司(奈良高専),門田暁人(奈良先端大)
ソフトウェア開発において,信頼性の確保,およびテストの効率化のためには,fault-proneモジュール(バグを含みやすいモジュール)を予測し,それらを重点的にテストすることが求められる.
一般的に,判別モデルの構築には複数の説明変数を持つ重回帰分析が用いられているが,メトリクス間に多重共線性がある場合に予測精度が低くなる場合がある.
そこで我々の研究グループでは多重共線性が発生しない単回帰分析を加重平均するモデルが提案している.
本稿では,メトリクスの標準化を行う事で提案モデルの予測精度の向上を目指す.
評価実験を行った結果,メトリクスの標準化を行うことでAUC値が平均,標準偏差共に向上したことを確認した.