PRZEWIDYWANIE WAGI DEFEKTU KODU NA PODSTAWIE UCZENIA ZESPOŁOWEGO

Ghada Mohammad Tahir Aldabbagh

ghadaaldabagh@uomosul.edu.iq
University of Mosul, Department Computer Sciences and Mathematics (Irak)
https://orcid.org/0000-0002-4673-2288

Safwan Omar Hasoon


University of Mosul, Department Computer Sciences and Mathematics (Irak)
https://orcid.org/0000-0002-3653-3568

Abstrakt

W uczeniu maszynowym algorytmy uczenia się, które uczą się na podstawie innych algorytmów, nazywane są metauczeniem. Pojawiły się nowe algorytmy zwane algorytmami Ensemble jako realna metoda poprawy dokładności i niezawodności modeli przewidywania defektów. W rozwoju oprogramowania przewidywanie defektów w inżynierii oprogramowania jest nadal dużym wyzwaniem i prowadzi do awarii systemów, zwiększa koszty utrzymania i utrudnia proces tworzenia oprogramowania. W rezultacie systemy przewidywania defektów stały się coraz bardziej popularne jako sposób przewidywania możliwych wad na wczesnym etapie procesu rozwoju. Przewidywanie defektów to proces, który określa możliwe defekty w nowo napisanym kodzie lub istniejącym zmodyfikowanym kodzie bez użycia testowania kodu. W artykule przedstawiono koncepcje uczenia się zespołowego, dokonano przeglądu tradycyjnych modeli przewidywania defektów i zbadano techniki uczenia się zespołowego do klasyfikacji i przewidywania defektów, takie jak pakowanie, wzmacnianie, układanie w stosy i lasy losowe. Studia przypadków i rzeczywiste eksperymenty ilustrują ważną rolę algorytmów zespołowych w klasyfikacji pięć typów ważności defektów i przewidywanie kodu ważności defektów w celu usprawnienia procesu tworzenia oprogramowania poprzez skrócenie czasu i wysiłku potrzebnego do określenia rodzaju defektu.


Słowa kluczowe:

przewidywanie defektów, algorytm zespołowy, tworzenie oprogramowania, inżynieria oprogramowania

[1] Alnaish Z. A. H., Hasoon S. O.: Hybrid binary whale optimization algorithm based on taper shaped transfer function for software defect prediction. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 13(4), 2023, 85–92 [https://doi.org/10.35784/iapgos.4569].
  Google Scholar

[2] Alsaeedi A., Khan M. Z.: Software defect prediction using supervised machine learning and ensemble techniques: a comparative study. Journal of Software Engineering and Applications 12(5), 2019, 85–100 [http://www.scirp.org/journal/jsea].
  Google Scholar

[3] Azam M., Nouman M., Gill A. R.: Comparative Analysis of Machine Learning techniques to Improve Software Defect Prediction. KIET Journal of Computing & Information Sciences – KJCIS 5, 2022, 41–66 [https://doi.org/10.51153/kjcis.v5i2].
  Google Scholar

[4] Bakhur N.: What Causes Software Bugs,Types of Defects in Software Testing, May 21, 2024, [https://neklo.com/blog/what-causes-software-bugs].
  Google Scholar

[5] Brazdil P. et al.: Metalearning: applications to automated machine learning and data mining. Springer Nature, 2022.
  Google Scholar

[6] Brownlee J.: What are the Benefits of Ensemble Methods for Machine Learning. 2021 [https://machinelearningmastery.com/why-use-ensemble-learning].
  Google Scholar

[7] Chmielowski L., Kucharzak M., Burduk R.: Application of Explainable Artificial Intelligence in Software Bug Classification. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 13(1), 2023, 14–17 [https://doi.org/10.35784/iapgos.3396].
  Google Scholar

[8] Dada E. G. et al.: Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence, 2021 [http://www.opastonline.com].
  Google Scholar

[9] Haldar S., Capretz L. F.: May. Explainable Software Defect Prediction from Cross Company Project Metrics using Machine Learning. 7th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). India, Madurai, 2023, 150–157 [https://doi.org/10.1109/ICICCS56967.2023.10142534].
  Google Scholar

[10] Kumar H., Saxena V.: Software Defect Prediction Using Hybrid Machine Learning Techniques: A Comparative Study. Journal of Software Engineering and Applications 17(4), 2024, 155–171.
  Google Scholar

[11] Li R. et al.: Software defect prediction based on ensemble learning. International conference on data science and information technology. USA, New York, NY, 2019, 1–6 [https://doi.org/10.1145/3352411.3352412].
  Google Scholar

[12] Matloob F. et al.: Software defect prediction using ensemble learning: A systematic literature review. IEEE Access 9, 2021, 98754–98771.
  Google Scholar

[13] Mienye I. D. Sun Y.: A survey of ensemble learning: Concepts, algorithms, applications, and prospects. IEEE Access 10, 2022, 99129–99149 [https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/99].
  Google Scholar

[14] Mohammed A., Kora R.: A comprehensive review on ensemble deep learning: Opportunities and challenges. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences 35(2), 2023, 757–774.
  Google Scholar

[15] Olaleye, T. O. et al.: Predictive analytics and software defect severity: A systematic review and future directions. Scientific Programming 1, 2023, 6221388 [https://doi.org/10.1155/2023/6221388].
  Google Scholar

[16] Pandey S. K., Mishra R. B., Tripathi A. K.: BPDET: An effective software bug prediction model using deep representation and ensemble learning techniques. Expert Systems with Applications 144, 2020, 113085 [https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113085].
  Google Scholar

[17] Prabha C. L. Shivakumar N.: Software defect prediction using machine learning techniques. 4th International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI) (48184). India, Tirunelveli, 2020, 728–733.
  Google Scholar

[18] Rathore S. S., Kumar S.: An empirical study of ensemble techniques for software fault prediction. Applied Intelligence 51, 2021, 3615–3644.
  Google Scholar

[19] Rathore S. S., Kumar S.: Linear and non-linear heterogeneous ensemble methods to predict the number of faults in software systems. Knowledge-Based Systems 119, 2017, 232–256 [https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.12.017].
  Google Scholar

[20] Tang Y. et al.: Software defect prediction ensemble learning algorithm based on adaptive variable sparrow search algorithm. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 14(6), 2023, 1967–1987.
  Google Scholar

[21] Tong H., Liu B., Wang S.: Software defect prediction using stacked denoising autoencoders and two-stage ensemble learning. Information and Software Technology 96, 2018, 94–111 [https://doi.org/10.1016/j.infsof.2017.11.008].
  Google Scholar


Opublikowane
2024-12-21

Cited By / Share

Aldabbagh, G. M. T., & Hasoon, S. O. (2024). PRZEWIDYWANIE WAGI DEFEKTU KODU NA PODSTAWIE UCZENIA ZESPOŁOWEGO. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 14(4), 146–153. https://doi.org/10.35784/iapgos.6393

Autorzy

Ghada Mohammad Tahir Aldabbagh 
ghadaaldabagh@uomosul.edu.iq
University of Mosul, Department Computer Sciences and Mathematics Irak
https://orcid.org/0000-0002-4673-2288

Autorzy

Safwan Omar Hasoon 

University of Mosul, Department Computer Sciences and Mathematics Irak
https://orcid.org/0000-0002-3653-3568

Statystyki

Abstract views: 7
PDF downloads: 10


Licencja

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.