Software defect prediction at method level using ensemble learning techniques
المؤلفون المشاركون
Ibrahim, Asma M.
Abd al-Salam, Hisham
Taj al-Din, Islam A. T. F.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 23، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2023)، ص ص. 28-49، 22ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2023-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Creating error-free software artifacts is essential to increase software quality and potential re-usability.
however, testing software artifacts to find defects and fix them is time consuming and costly, thus predicting the most error-prone software components can optimize the testing process by focusing testing resources on those components to save time and money.
much software defect prediction research has focused on higher granularity, e.g., file and package levels, and fewer have focused on the method level.
in this paper, software defect prediction will be performed on highly imbalanced method-level datasets extracted from 23 open source java projects.
eight ensemble learning algorithms will be applied to the datasets : ada-boost, bagging, gradient boost, random forest, random under sampling boost, easy ensemble, balanced bagging and balanced random forest.
the results showed that the balanced random forest classifier achieved the best results regarding recall and roc_auc values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ibrahim, Asma M.& Abd al-Salam, Hisham& Taj al-Din, Islam A. T. F.. 2023. Software defect prediction at method level using ensemble learning techniques. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 23, no. 2, pp.28-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486285
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ibrahim, Asma M.…[et al.]. Software defect prediction at method level using ensemble learning techniques. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 23, no. 2 (Jun. 2023), pp.28-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486285
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ibrahim, Asma M.& Abd al-Salam, Hisham& Taj al-Din, Islam A. T. F.. Software defect prediction at method level using ensemble learning techniques. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2023. Vol. 23, no. 2, pp.28-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1486285
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 47-49
رقم السجل
BIM-1486285
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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