Local versus global models for effort-aware defect prediction
Notice bibliographique
Résumé
Software entities (e.g., files or classes) do not have the same density of defects and therefore do not require the same amount of effort for inspection. With limited resources, it is critical to reveal as many defects as possible. To satisfy such need, effort-aware defect prediction models have been proposed. However, the performance of prediction models is commonly affected by a large amount of possible variability in the training data. Prior studies have inspected whether using a subset of the original training data (i.e., local models) could improve the performance of prediction models in the context of defect prediction and effort estimation in comparison with global models (i.e., trained on the whole dataset). However, no consensus has been reached and the comparison has not been performed in the context of effort-aware defect prediction. In this study, we compare local and global effort-aware defect prediction models using 15 projects from the widely used AEEEM and PROMISE datasets. We observe that although there is at least one local model that can outperform the global model, there always exists another local model that performs very poorly in all the projects. We further find that the poor performing local model is built on the subset of the training set with a low ratio of defective entities. By excluding such subset of the training set and building a local effort-aware model with the remaining training set, the local model usually underperforms the global model in 11 out of the 15 studied projects. A close inspection on the failure of local effort-aware models reveals that the major challenge comes from defective entities with small size (i.e., few lines of code), as such entities tend to be correctly predicted by the global model but missed by the local model. Further work should pay special attention to the small but defective entities.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».