A Comprehensive Investigation of the Impact of Class Overlap on Software Defect Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Software Defect Prediction (SDP) is one of the most vital and cost-efficient operations to ensure the software quality. However, there exists the phenomenon of class overlap in the SDP datasets (i.e., defective and non-defective modules are similar in terms of values of metrics), which hinders the performance as well as the use of SDP models. Even though efforts have been made to investigate the impact of removing overlapping technique on the performance of SDP, many open issues are still challenging yet unknown. Therefore, we conduct an empirical study to comprehensively investigate the impact of class overlap on SDP. Specifically, we first propose an overlapping instances identification approach by analyzing the class distribution in the local neighborhood of a given instance. We then investigate the impact of class overlap and two common overlapping instance handling techniques on the performance and the interpretation of seven representative SDP models. Through an extensive case study on 230 diversity datasets, we observe that: i) 70.0% of SDP datasets contain overlapping instances; ii) different levels of class overlap have different impacts on the performance of SDP models; iii) class overlap affects the rank of the important feature list of SDP models, particularly the feature lists at the top 2 and top 3 ranks; IV) Class overlap handling techniques could statistically significantly improve the performance of SDP models trained on datasets with over 12.5% overlap ratios. We suggest that future work should apply our KNN method to identify the overlap ratios of datasets before building SDP models.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».