Evaluating Pred(<i>p</i>) and standardized accuracy criteria in software development effort estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Software development effort estimation (SDEE) plays a primary role in software project management. But choosing the appropriate SDEE technique remains elusive for many project managers and researchers. Moreover, the choice of a reliable estimation accuracy measure is crucial because SDEE techniques behave differently given different accuracy measures. The most widely used accuracy measures in SDEE are those based on magnitude of relative error (MRE) such as mean/median MRE (MMRE/MedMRE) and prediction at level p (Pred( p )), which counts the number of observations where an SDEE technique gave MREs lower than p . However, MRE has proven to be an unreliable accuracy measure, favoring SDEE techniques that underestimate. Consequently, an unbiased measure called standardized accuracy (SA) has been proposed. This paper deals with the Pred( p ) and SA measures. We investigate (1) the consistency of Pred( p ) and SA as accuracy measures and SDEE technique selectors, and (2) the relationship between Pred( p ) and SA. The results suggest that Pred( p ) is less biased towards underestimates and generally selects the same best technique as SA. Moreover, SA and Pred( p ) measure different aspects of technique performance, and SA may be used as a predictor of Pred( p ) by means of the 3 association rules.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle