論文の概要: Feature Importance in the Context of Traditional and Just-In-Time Software Defect Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05230v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 22:49:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:27.040780
• Title: Feature Importance in the Context of Traditional and Just-In-Time Software Defect Prediction Models
• Title（参考訳）: 従来型およびジャスト・イン・タイムのソフトウェア欠陥予測モデルにおける特徴の重要性
• Authors: Susmita Haldar, Luiz Fernando Capretz,
• Abstract要約: 本研究では,Apache Camelプロジェクトの公開データセットから,従来型およびJust-In-Timeアプローチを取り入れた欠陥予測モデルを開発した。 機械学習アルゴリズムと比較して,これらのデータセットに多層深層学習アルゴリズムを適用した。 深層学習アルゴリズムは80%と86%の精度を達成し, 従来型とジャスト・イン・タイムの欠陥予測では, それぞれ66%と78%の受信演算子曲線(AUC)のスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1868909177638125
• License:
• Abstract: Software defect prediction models can assist software testing initiatives by prioritizing testing error-prone modules. In recent years, in addition to the traditional defect prediction model approach of predicting defects from class, modules, etc., Just-In-Time defect prediction research, which focuses on the change history of software products is getting prominent. For building these defect prediction models, it is important to understand which features are primary contributors to these classifiers. This study considered developing defect prediction models incorporating the traditional and the Just-In-Time approaches from the publicly available dataset of the Apache Camel project. A multi-layer deep learning algorithm was applied to these datasets in comparison with machine learning algorithms. The deep learning algorithm achieved accuracies of 80% and 86%, with the area under receiving operator curve (AUC) scores of 66% and 78% for traditional and Just-In-Time defect prediction, respectively. Finally, the feature importance of these models was identified using a model-specific integrated gradient method and a model-agnostic Shapley Additive Explanation (SHAP) technique.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測モデルは、テストエラー発生モジュールを優先順位付けすることで、ソフトウェアテストイニシアチブを支援することができる。 近年、クラスやモジュールなどから欠陥を予測する従来の欠陥予測モデルアプローチに加えて、ソフトウェア製品の変更履歴に焦点を当てたJust-In-Time欠陥予測研究が注目されている。 これらの欠陥予測モデルを構築するためには、どの特徴がこれらの分類器の主要な貢献者であるかを理解することが重要である。 本研究では,Apache Camelプロジェクトの公開データセットから,従来型およびJust-In-Timeアプローチを取り入れた欠陥予測モデルの開発を検討した。 機械学習アルゴリズムと比較して,これらのデータセットに多層深層学習アルゴリズムを適用した。 深層学習アルゴリズムは80%と86%の精度を達成し, 従来型とジャスト・イン・タイムの欠陥予測では, それぞれ66%と78%の受信演算子曲線(AUC)のスコアが得られた。 最後に、モデル固有の統合勾配法とモデルに依存しないShapley Additive Explanation (SHAP)技術を用いて、これらのモデルの特徴を同定した。

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