Online defect prediction for imbalanced data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Many defect prediction techniques are proposed to improve software reliability. Change classification predicts defects at the change level, where a change is the modifications to one file in a commit. In this paper, we conduct the first study of applying change classification in practice. We identify two issues in the prediction process, both of which contribute to the low prediction performance. First, the data are imbalanced—there are much fewer buggy changes than clean changes. Second, the commonly used cross-validation approach is inappropriate for evaluating the performance of change classi-fication. To address these challenges, we apply and adapt online change classification, resampling, and updatable classification techniques to improve the classification performance. We perform the improved change classification techniques on one proprietary and six open source projects. Our results show that these techniques improve the precision of change classification by 12.2-89.5 % or 6.4–34.8 percentage points (pp.) on the seven projects. In addition, we integrate change classification in the development process of the proprietary project. We have learned the following lessons: 1) new solutions are needed to convince developers to use and believe prediction results, and prediction results need to be actionable, 2) new and improved classification algorithms are needed to explain the prediction results, and insensible and unactionable explanations need to be filtered or refined, and 3) new techniques are needed to improve the relatively low precision. I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».