Using Decision Trees to Predict the Certification Result of a Build
Notice bibliographique
Résumé
Large teams of practitioners (developers, testers, etc.) usually work in parallel on the same code base. A major concern when working in parallel is the introduction of integration bugs in the latest shared code. These latent bugs are likely to slow down the project unless they are discovered as soon as possible. Many companies have adopted daily or weekly processes which build the latest source code and certify it by executing simple manual smoke/sanity tests or extensive automated integration test suites. Other members of a team can then use the certified build to develop new features or to perform additional analysis, such as performance or usability testing. For large projects the certification process may take a few days. This long certification process forces team members to either use outdated or uncertified (possibly buggy) versions of the code. In this paper, we create decision trees to predict ahead of time the certification result of a build. By accurately predicting the outcome of the certification process, members of large software teams can work more effectively in parallel. Members can start using the latest code without waiting for the certification process to be completed. To perform our study, we mine historical information (code changes and certification results) for a large software project which is being developed at the IBM Toronto Labs. Our study shows that using a combination of project attributes (such as the number of modified subsystems in a build and certification results of previous builds), we can correctly predict 69% of the time that a build will fail certification. We can as well correctly predict 95% of the time if a build will pass certification
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».