Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review On Software Defects Prediction Methods

論文の概要: A Review On Software Defects Prediction Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00998v2
Date: Tue, 17 Nov 2020 17:20:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 17:28:22.684725
Title: A Review On Software Defects Prediction Methods
Title（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測手法に関するレビュー
Authors: Mitt Shah and Nandit Pujara
Abstract要約: ソフトウェア欠陥分類のための機械学習アルゴリズムの性能解析を行う。私たちはこの研究のためにNASAのpromiseデータセットリポジトリから7つのデータセットを使用しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Software quality is one of the essential aspects of a software. With increasing demand, software designs are becoming more complex, increasing the probability of software defects. Testers improve the quality of software by fixing defects. Hence the analysis of defects significantly improves software quality. The complexity of software also results in a higher number of defects, and thus manual detection can become a very time-consuming process. This gave researchers incentives to develop techniques for automatic software defects detection. In this paper, we try to analyze the state of the art machine learning algorithms' performance for software defect classification. We used seven datasets from the NASA promise dataset repository for this research work. The performance of Neural Networks and Gradient Boosting classifier dominated other algorithms.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアの品質は、ソフトウェアの本質的な側面の1つです。需要が高まるにつれて、ソフトウェア設計はより複雑になり、ソフトウェア欠陥の確率が高まる。テスターは欠陥を修正することでソフトウェアの品質を改善する。したがって、欠陥の分析はソフトウェアの品質を著しく改善する。ソフトウェアの複雑さは、欠陥の数も増加し、手作業による検出は非常に時間がかかります。これにより、研究者は自動ソフトウェア欠陥検出技術を開発するインセンティブを得た。本稿では,ソフトウェア欠陥分類におけるart機械学習アルゴリズムの性能を解析する。この研究にはnasa promiseデータセットリポジトリから7つのデータセットを使用しました。ニューラルネットワークと勾配ブースティング分類器の性能は他のアルゴリズムを支配した。

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