講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-03-08 15:20
粗粒度モジュールに対するバグ密度予測の精度評価 ○亀井靖高・柗本真佑・門田暁人・松本健一(奈良先端大) SS2009-72 |
抄録 |
(和) |
本稿では,結合テストレベルでのバグモジュール予測の効果を確かめることを目的として,粗粒度モジュール(パッケージ単位)に対する予測モデルの性能を評価実験を通して明らかにする.実験ではEclipseプロジェクトが開発するEclipse Platformを対象として,交差検証法による評価と複数バージョン間における評価を行った.粗粒度モジュールに対するバグモジュール予測がどの程度効果があるかを比較するために,細粒度モジュール(ソースコードファイル単位)に対する予測モデルの性能についても評価した.4つの代表的なモデル化手法(重回帰分析,類似性に基づく予測,回帰木,ランダムフォレスト)を用いた実験の結果,粗粒度/細粒度どちらの場合においても,ランダムフォレストが他のモデル化手法(重回帰分析,類似性に基づく予測,回帰木)よりも高い予測性能を示した.また,モデルの予測結果に基づいてテストすると,粗粒度モジュールでは約4割の規模のファイルをテストすることで約8割のバグを検出でき,細粒度モジュールでは約2割の規模のファイルをテストすることで約8割のバグを検出できることがわかった. |
(英) |
To clarify the effects of bug module prediction on integration test,this paper experimentally evaluates the performance of bug density prediction models for low granularity modules.In the experiment, we evaluated the prediction performance of four models (regression model, analogy-based model, regression tree, random forest)applied to low granularity modules (i.e. package) by using module set collected from Eclipse Platform that has been developed by Eclipse project.We compared it with the prediction performance on high granularity modules (i.e. source code file).As a result, in both low and high granularity modules, random forest showed the best prediction performance among the four models.Also, the result showed that when we allocated test effort to low and high granularity modules based on the estimated bug density of model, 80 percent of bugs could be detected by testing 40 and 20 percent of SLoC for each granularity. |
キーワード |
(和) |
粗粒度モジュール / バグモジュール予測 / 結合テスト / バグ密度 / / / / |
(英) |
Low Granularity Modules / Faulty Module Prediction / Integration Test / Bug Density / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 456, SS2009-72, pp. 145-150, 2010年3月. |
資料番号 |
SS2009-72 |
発行日 |
2010-03-01 (SS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SS2009-72 |