Using genetic algorithms to optimize software quality estimation models
Notice bibliographique
Résumé
Assessing software quality is fundamental in the software developing field. Most software quality characteristics cannot be measured before a certain period of use of the software product. However, they can be predicted or estimated based on other measurable quality attributes. Software quality estimation models are built and used extensively for this purpose. Most such models are constructed using statistical or machine learning techniques. However, in this domain it is very hard to obtain data sets on which to train such models; often such data sets are proprietary, and the publicly available data sets are too small, or not representative. Hence, the accuracy of the models often deteriorates significantly when they are used to classify new data. This thesis explores the use of genetic algorithms for the problem of optimizing existing rule-based software quality estimation models. The main contributions of this work are two evolutionary approaches to this optimization problem. In the first approach, we assume the existence of several models, and we use a genetic algorithm to combine them, and adapt them to a given data set. The second approach optimizes a single model. The core concept of this thesis is to consider existing models that have been constructed on one data set and adapt them to new data. In real applications, this can be seen as adapting already existing software quality estimation models that have been constructed on data extracted from common domain knowledge to context-specific data. Our technique maintains the white-box nature of the models which can be used as guidelines in future software development processes.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».