論文の概要: Applying Machine Learning Analysis for Software Quality Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09695v1
• Date: Tue, 16 May 2023 06:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 18:59:51.422798
• Title: Applying Machine Learning Analysis for Software Quality Test
• Title（参考訳）: ソフトウェア品質テストに機械学習分析を適用する
• Authors: Al Khan, Remudin Reshid Mekuria, Ruslan Isaev
• Abstract要約: メンテナンスのトリガーと予測されるかどうかを理解することは重要です。 生成したプログラムの複雑さを評価する多くの手法は有用な予測モデルを生成する。 本稿では,機械学習を利用可能なデータに適用し,累積ソフトウェア故障レベルを算出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the biggest expense in software development is the maintenance. Therefore, it is critical to comprehend what triggers maintenance and if it may be predicted. Numerous research have demonstrated that specific methods of assessing the complexity of created programs may produce useful prediction models to ascertain the possibility of maintenance due to software failures. As a routine it is performed prior to the release, and setting up the models frequently calls for certain, object-oriented software measurements. It is not always the case that software developers have access to these measurements. In this paper, the machine learning is applied on the available data to calculate the cumulative software failure levels. A technique to forecast a software`s residual defectiveness using machine learning can be looked into as a solution to the challenge of predicting residual flaws. Software metrics and defect data were separated out of the static source code repository. Static code is used to create software metrics, and reported bugs in the repository are used to gather defect information. By using a correlation method, metrics that had no connection to the defect data were removed. This makes it possible to analyze all the data without pausing the programming process. Large, sophisticated software`s primary issue is that it is impossible to control everything manually, and the cost of an error can be quite expensive. Developers may miss errors during testing as a consequence, which will raise maintenance costs. Finding a method to accurately forecast software defects is the overall objective.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発における最大のコストの1つは、メンテナンスです。 したがって、メンテナンスのトリガと、それが予測されるかどうかを理解することが重要である。 多くの研究が、作成プログラムの複雑さを評価する特定の方法が、ソフトウェア障害によるメンテナンスの可能性を確認するのに有用な予測モデルを生み出すことを実証している。 ルーチンとして、それはリリース前に実行され、モデルの設定は、しばしば特定のオブジェクト指向ソフトウェア測定を要求する。 必ずしも、ソフトウェア開発者がこれらの測定値にアクセスできるとは限らない。 本稿では,機械学習を利用可能なデータに適用し,累積ソフトウェア故障レベルを算出する。 機械学習を用いたソフトウェアの残差欠陥を予測する手法は、残差欠陥を予測するという課題の解決策として考察することができる。 ソフトウェアメトリクスと欠陥データは、静的ソースコードリポジトリから分離された。 静的コードはソフトウェアメトリクスの作成に使用され、リポジトリの報告されたバグは欠陥情報収集に使用される。 相関法を用いることで、欠陥データと無関係なメトリクスを取り除いた。 これにより、プログラミングプロセスを一時停止することなく、すべてのデータを分析できる。 大規模で高度なソフトウェアの主な問題は、すべてを手動で制御することは不可能であり、エラーのコストは非常に高くつくということです。 その結果、開発者はテスト中にエラーを見逃す可能性があるため、メンテナンスコストが上昇する。 ソフトウェアの欠陥を正確に予測する方法を見つけることが全体的な目的である。

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