【软件分析与挖掘】A Comparative Study of Supervised Learning Algorithms for Re-opened Bug Prediction
摘要:
本文主要是评估多种监督机器学习算法的有效性,这些算法用于判断一个错误报告是否是reopened的,算法如下:
7种监督学习算法:kNN,SVM, SimpleLogistic,Bayesian Network, Decision Table, CARTand LWL;
3种集成学习算法: AdaBoost,Bagging and Random Forest。
实验结果表明:
评判的指标:accuracy scores和 F-Measure scores
Bagging and Decision Table取得了比较好的性能。
S1 Introduction
一个典型的错误修复通常包括4个阶段:(以Bugzilla为例)
- 检测到软件中的一个bug,发布一个bug report,状态标记为“new”;
- bug triager指派每一个bug到与之相应的开发者,状态标记为“assigned”;
- 开发者阅读bug report,验证是否是一个bug,若是,则修复它,状态标记为“verified”;
- 若不是一个bug,或已修复完毕,则bug triager会关闭这个bug,状态标记为“closed”。
然而,很多时候,一个bug必须被重新开放,因为:
- 检测到bug时并没有提供大量的信息,导致开发者对bug的真正原因判断不准确;
- 尽管在先前的系统中已被修复,bug又重新出现在当前版本的系统中。
重新开放的bug修复起来更加耗时,成本越高,因为开发者必须重新审视问题。
S2 总体框架
由上图可以看到,有两个阶段:1)训练阶段;2)测试阶段。
在特征提取的过程中,把特征分类四类:
以下是算法中一些参数的设定:
S3 实验结果
数据集用的是之前Shihab所使用的,其中包含1530个bug report,其中246个为reopened。
使用十折交叉验证的方法,对数据集进行处理。
指标也和Shihab的相同: accuracy, re-opened precision (Precision(re)), reopened recall (Recall(re)),reopened F-Measure ((F-Measure(re)),
not reopened precision(Precision(nre)), not reopened recall (Recall(nre)), and not reopened F-measure (F-Measure(nre)).
这10种算法统一用weka实现。
主要的问题:
- 10种算法性能差异;
2. 集成学习算法的性能是否优于非集成学习算法?
结论表明,并没有直接关系。
S5 结论与未来工作方向
本文中算法都只采用唯一的参数,以后要尝试修改参数,来进行比较。
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