کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6948134 | 1450738 | 2018 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A benchmark study on the effectiveness of search-based data selection and feature selection for cross project defect prediction
ترجمه فارسی عنوان
یک مطالعه معیار برای اثربخشی انتخاب داده ها بر اساس جستجو و انتخاب ویژگی برای پیش بینی نقص پروژه متقابل است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی نقص پروژه صلیب، بهینه سازی جستجو بر اساس، الگوریتم ژنتیک، انتخاب نمونه، انتخاب داده های آموزشی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
تعامل انسان و کامپیوتر
چکیده انگلیسی
We conclude that datasets obtained from search based approaches combined with feature selection techniques is a promising way to tackle CPDP. Especially, the performance comparison with the within project scenario encourages further investigation of our approach. However, the performance of GIS is based on high recall in the expense of a loss in precision. Using different optimization goals, utilizing other validation datasets and other feature selection techniques are possible future directions to investigate.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information and Software Technology - Volume 95, March 2018, Pages 296-312
Journal: Information and Software Technology - Volume 95, March 2018, Pages 296-312
نویسندگان
Seyedrebvar Hosseini, Burak Turhan, Mika Mäntylä,