論文の概要: A Hybrid Sampling and Multi-Objective Optimization Approach for Enhanced Software Defect Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10046v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 23:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 03:23:50.320688
• Title: A Hybrid Sampling and Multi-Objective Optimization Approach for Enhanced Software Defect Prediction
• Title（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測のためのハイブリッドサンプリングと多目的最適化手法
• Authors: Jie Zhang, Dongcheng Li, W. Eric Wong, Shengrong Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドサンプリング技術と多目的最適化アルゴリズムを組み合わせた新しいSDPフレームワークを提案する。 提案モデルは,多目的最適化による特徴融合を適用し,一般化能力と予測の安定性を両立させる。 NASAとPROMISEリポジトリのデータセットで実施された実験は、提案されたハイブリッドサンプリングと多目的最適化アプローチがデータのバランスを改善し、冗長な特徴を排除し、予測精度を高めることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.407555189785573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate early prediction of software defects is essential to maintain software quality and reduce maintenance costs. However, the field of software defect prediction (SDP) faces challenges such as class imbalances, high-dimensional feature spaces, and suboptimal prediction accuracy. To mitigate these challenges, this paper introduces a novel SDP framework that integrates hybrid sampling techniques, specifically Borderline SMOTE and Tomek Links, with a suite of multi-objective optimization algorithms, including NSGA-II, MOPSO, and MODE. The proposed model applies feature fusion through multi-objective optimization, enhancing both the generalization capability and stability of the predictions. Furthermore, the integration of parallel processing for these optimization algorithms significantly boosts the computational efficiency of the model. Comprehensive experiments conducted on datasets from NASA and PROMISE repositories demonstrate that the proposed hybrid sampling and multi-objective optimization approach improves data balance, eliminates redundant features, and enhances prediction accuracy. The experimental results also highlight the robustness of the feature fusion approach, confirming its superiority over existing state-of-the-art techniques in terms of predictive performance and applicability across diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアの欠陥の正確な早期予測は、ソフトウェア品質の維持とメンテナンスコストの削減に不可欠である。 しかし、ソフトウェア欠陥予測(SDP)の分野は、クラス不均衡、高次元特徴空間、最適下予測精度といった課題に直面している。 本稿では,これらの課題を軽減するために,Borderline SMOTEとTomek Linksというハイブリッドサンプリング技術とNSGA-II,MOPSO,MODEを含む多目的最適化アルゴリズムを統合する新しいSDPフレームワークを提案する。 提案モデルは,多目的最適化による特徴融合を適用し,一般化能力と予測の安定性を両立させる。 さらに、これらの最適化アルゴリズムに対する並列処理の統合により、モデルの計算効率が大幅に向上する。 NASAとPROMISEレポジトリのデータセットで実施された包括的な実験は、提案されたハイブリッドサンプリングと多目的最適化アプローチがデータのバランスを改善し、冗長な特徴を排除し、予測精度を高めることを実証している。 実験結果はまた、機能融合アプローチの堅牢性を強調し、様々なデータセットにわたる予測性能と適用性の観点から、既存の最先端技術よりも優れていることを確認した。

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