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Software Process Evaluation: A Machine Learning Approach
Ning Chen, Steven C. H. Hoi, Xiaokui Xiao School of Computer Engineering Nanyang Technological University Singapore 紹介者：鵜飼＠佐伯研
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概要 ソフトウェアプロセスの評価は、ソフトウェア開発や、ソフトウェアプロダクトの品質向上に本質的に重要なこと
既存の人手による定性的な評価方法は、時間もかかるし、専門家の依存するし、しばしば怪しい この論文では、機械学習を利用して半自動的に評価するフレームワークを提案 4つの実プロジェクトのデータを用いて評価実験を行ったところ、効果的で、定量的な評価に向けて有望であることが分かった
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手順の説明
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手順の説明
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手順の説明 評価指標 Area Under ROC Curve(AUC) Root Mean Square Error(RMSE)
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実データによる評価 評価軸 すべてのシーケンスのうちのノーマルシーケンスの割合 すべてのシーケンスの数 ノーマルシーケンスの数 実際のP値
１０％をトレーニングデータとして使った場合 ２０％をトレーニングデータとして使った場合
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