書誌事項
- タイトル別名
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- アンサンブル ガクシュウ ソフトウェア ケッカン ヨソク ニ タイスル オンライン サイテキカ ニ オケル テスト センリャク ノ エイキョウ ブンセキ ノ ココロミ
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説明
近年，ソフトウェア欠陥予測予測において，アンサンブル学習を用いた研究が多く行われている．アンサンブル学習を用いた場合，単一のモデルを用いて予測した場合よりも高い予測精度が期待される．ただし適用するソフトウェアプロジェクトによって，最適なアンサンブル学習が異なるという問題がある．この問題を解決するために，バンディットアルゴリズムによるオンライン最適化を提案する．ただし，「モジュールサイズの大きい順にテストする」などのテスト戦略が予測精度やテスト工数に影響する可能性がある．本研究ではこれらの影響について分析する．
収録刊行物
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- 2024年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集
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2024年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 2024 4p-, 2024-09-29
情報処理学会