![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Defective Software Modules Using Class Imbalance Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Software defect predictors are useful to maintain the high quality of software products effectively.
The early prediction of defective software modules can help the software developers to allocate the available resources to deliver high quality software products.
The objective of software defect prediction system is to find as many defective software modules as possible without affecting the overall performance.
The learning process of a software defect predictor is difficult due to the imbalanced distribution of software modules between defective and nondefective classes.
Misclassification cost of defective software modules generally incurs much higher cost than the misclassification of nondefective one.
Therefore, on considering the misclassification cost issue, we have developed a software defect prediction system using Weighted Least Squares Twin Support Vector Machine (WLSTSVM).
This system assigns higher misclassification cost to the data samples of defective classes and lower cost to the data samples of nondefective classes.
The experiments on eight software defect prediction datasets have proved the validity of the proposed defect prediction system.
The significance of the results has been tested via statistical analysis performed by using nonparametric Wilcoxon signed rank test.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tomar, Divya& Agarwal, Sonali. 2016. Prediction of Defective Software Modules Using Class Imbalance Learning. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094915
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tomar, Divya& Agarwal, Sonali. Prediction of Defective Software Modules Using Class Imbalance Learning. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2016 (2016), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094915
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tomar, Divya& Agarwal, Sonali. Prediction of Defective Software Modules Using Class Imbalance Learning. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094915
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1094915
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)