Interpretation Conclusion Stability of Software Defect Prediction over Time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Model instability refers to where a machine learning model trained on historical data becomes less reliable over time due to Concept Drift (CD). CD refers to the phenomenon where the underlying data distribution changes over time. In this paper, we proposed a method for predicting CD in evolving software through the identification of inconsistencies in the instance interpretation over time for the first time. To this end, we obtained the instance interpretation vector for each newly created commit sample by developers over time. Wherever there is a significant difference in statistical distribution between the interpreted sample and previously ones, it is identified as CD. To evaluate our proposed method, we have conducted a comparison of the method's results with those of the baseline method. The baseline method locates CD points by monitoring the Error Rate (ER) over time. In the baseline method, CD is identified whenever there is a significant rise in the ER. In order to extend the evaluation of the proposed method, we have obtained the CD points by the baseline method based on monitoring additional efficiency measures over time besides the ER. Furthermore, this paper presents an experimental study to investigate the discovery of CD over time using the proposed method by taking into account resampled datasets for the first time. The results of our study conducted on 20 known datasets indicated that the model's instability over time can be predicted with a high degree of accuracy without requiring the labeling of newly entered data.
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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 | 0,028 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».