Automated parameter optimization of classification techniques for defect prediction models
Notice bibliographique
Résumé
Defect prediction models are classifiers that are trained to identify defect-prone software modules. Such classifiers have configurable parameters that control their characteristics (e.g., the number of trees in a random forest classifier). Recent studies show that these classifiers may underperform due to the use of suboptimal default parameter settings. However, it is impractical to assess all of the possible settings in the parameter spaces. In this paper, we investigate the performance of defect prediction models where Caret --- an automated parameter optimization technique --- has been applied. Through a case study of 18 datasets from systems that span both proprietary and open source domains, we find that (1) Caret improves the AUC performance of defect prediction models by as much as 40 percentage points; (2) Caret-optimized classifiers are at least as stable as (with 35% of them being more stable than) classifiers that are trained using the default settings; and (3) Caret increases the likelihood of producing a top-performing classifier by as much as 83%. Hence, we conclude that parameter settings can indeed have a large impact on the performance of defect prediction models, suggesting that researchers should experiment with the parameters of the classification techniques. Since automated parameter optimization techniques like Caret yield substantially benefits in terms of performance improvement and stability, while incurring a manageable additional computational cost, they should be included in future defect prediction studies.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».