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Questo documento descrive uno studio eseguito in un ambiente industriale che tenta di costruire modelli predittivi per identificare parti di un sistema Java con un'alta probabilità di guasto. Il sistema in esame è in continua evoluzione come diverse versioni di Belstaff Outlet Mogliano un anno vengono spediti ai clienti. Gli sviluppatori Belstaff Borsello di solito dispongono di risorse limitate per la loro sperimentazione e vorrei dedicare risorse supplementari per parti del sistema difettosi. Il focus di ricerca principale di questo lavoro è quello di valutare sistematicamente tre aspetti su come costruire e valutare modelli di fault-predisposizione nel contesto di questo grande progetto di sviluppo del sistema legacy Java: (1) confrontare molte tecniche di data mining e machine learning per costruire agli errori modelli di predisposizione, (2) valutare l'impatto dell'utilizzo di differenti set di metriche come il codice sorgente misure strutturali e cambiamento / storico guasti (misure di processo), e (3) confrontare diversi modi alternativi di valutazione delle prestazioni dei modelli, in termini di ( i) criteri di matrice di confusione, come l'accuratezza e la precisione / richiamo, (ii) capacità di classifica, utilizzando il ricevitore operativo caratteristico (ROC), e (iii) la nostra misura di costo-efficacia proposto (CE) .I risultati dello studio indicano che la scelta di fault-predisposizione tecnica di modellazione ha un impatto limitato sulla precisione conseguente classificazione Belstaff Borse o di costo-efficacia. Vi è tuttavia notevoli differenze tra i singoli set di metriche in termini di costo-efficacia, e anche se le misure di processo sono tra i più costosi per la raccolta, comprese le misure candidati migliora in modo significativo i modelli di previsione rispetto ai modelli che comprendono solo misure strutturali e / oi loro delta tra uscite - sia in termini di area ROC e in termini di CE. Inoltre, si osserva che ciò che è considerato il miglior modello è fortemente dipendente dai criteri che vengono utilizzati per valutare e confrontare i modelli. E i criteri di matrice di confusione regolari, anche se popolare, non sono chiaramente correlati al problema in questione, vale a dire il rapporto costo-efficacia dell'utilizzo di modelli di previsione di guasto-predisposizione di concentrare gli sforzi di verifica per fornire software con meno difetti a costi inferiori.
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