論文の概要: Detecting Refactoring Commits in Machine Learning Python Projects: A Machine Learning-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06572v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 18:46:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 16:18:39.526098
- Title: Detecting Refactoring Commits in Machine Learning Python Projects: A Machine Learning-Based Approach
- Title（参考訳）: マシンラーニングPythonプロジェクトにおけるリファクタリングのコミッションの検出: マシンラーニングベースのアプローチ
- Authors: Shayan Noei, Heng Li, Ying Zou,
- Abstract要約: MLRefScannerは、ML固有のものと一般的な操作の両方でコミットを特定する。
本研究は,多言語および技術的領域にわたるプログラム検出におけるML駆動型アプローチの可能性を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.000496428347787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Refactoring enhances software quality without altering its functional behaviors. Understanding the refactoring activities of developers is crucial to improving software maintainability. With the increasing use of machine learning (ML) libraries and frameworks, maximizing their maintainability is crucial. Due to the data-driven nature of ML projects, they often undergo different refactoring operations (e.g., data manipulation), for which existing refactoring tools lack ML-specific detection capabilities. Furthermore, a large number of ML libraries are written in Python, which has limited tools for refactoring detection. PyRef, a rule-based and state-of-the-art tool for Python refactoring detection, can identify 11 types of refactoring operations. In comparison, Rminer can detect 99 types of refactoring for Java projects. We introduce MLRefScanner, a prototype tool that applies machine-learning techniques to detect refactoring commits in ML Python projects. MLRefScanner identifies commits with both ML-specific and general refactoring operations. Evaluating MLRefScanner on 199 ML projects demonstrates its superior performance compared to state-of-the-art approaches, achieving an overall 94% precision and 82% recall. Combining it with PyRef further boosts performance to 95% precision and 99% recall. Our study highlights the potential of ML-driven approaches in detecting refactoring across diverse programming languages and technical domains, addressing the limitations of rule-based detection methods.
- Abstract（参考訳）: リファクタリングは、機能的な振る舞いを変えることなく、ソフトウェア品質を高める。
ソフトウェアの保守性を改善するためには、開発者のリファクタリング活動を理解することが重要です。
機械学習(ML)ライブラリとフレームワークの利用が増加するにつれ、そのメンテナンス可能性の最大化が不可欠である。
MLプロジェクトのデータ駆動性のため、既存のリファクタリングツールにはML固有の検出機能がないため、さまざまなリファクタリング操作(データ操作など)を行うことが多い。
さらに、多数のMLライブラリがPythonで書かれており、リファクタリング検出のツールが限られている。
Pythonリファクタリング検出のためのルールベースで最先端のツールであるPyRefは、11種類のリファクタリング操作を識別できる。
対照的にRminerは、Javaプロジェクトの99種類のリファクタリングを検出できる。
MLRefScannerは機械学習技術を用いてML Pythonプロジェクトのリファクタリングコミットを検出するプロトタイプツールである。
MLRefScannerは、ML固有のものと一般的なリファクタリング操作の両方でコミットを特定する。
199のMLプロジェクトでMLRefScannerを評価することは、最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを示し、全体的な94%の精度と82%のリコールを達成した。
PyRefと組み合わせることで、パフォーマンスはさらに95%の精度と99%のリコールに向上する。
本研究は,多種多様なプログラミング言語や技術的領域におけるリファクタリング検出におけるML駆動型アプローチの可能性を強調し,ルールベースの検出手法の限界に対処する。
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