Evaluación de conjuntos de datos utilizados en la construcción de modelos para la predicción de defectos en clases de proyectos software
- Autores
- Carruthers, Juan Andrés; Ojeda Rodríguez, Celeste María Luz
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Fil: Carruthers, Juan Andrés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Ojeda Rodríguez, Celeste María Luz. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
La predicción de defectos consiste principalmente en la identificación de componentes de software con mayor probabilidad de errores para una asigna- ción de recursos efectiva. Esto se realiza por medio de modelos predictivos que son entrenados con datos de los proyectos, como información del proceso de desarrollo o el producto software. En este estudio, se presentan tres clasificadores entrenados con tres conjuntos de datos conformados por valores de métricas orientadas a objetos obtenidas del análisis estático del código de cinco sistemas Java. Para el entrenamiento de cada modelo se utiliza el método de ensamble validación y votación configurado con los algoritmos Regresión Logística, Función de Base Radial, Árbol de Decisión, Perceptrón Multicapa, Naive Bayes y Máquinas de Vector Soporte. Los modelos predictivos registran resultados favorables, con valores mayores a 0.8 de exactitud y mayores a 0.87 de especificidad. - Materia
-
Mantenimiento del software
Métricas orientadas a objetos
Predicción de defectos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional del Nordeste
- OAI Identificador
- oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/51047
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Evaluación de conjuntos de datos utilizados en la construcción de modelos para la predicción de defectos en clases de proyectos softwareCarruthers, Juan AndrésOjeda Rodríguez, Celeste María LuzMantenimiento del softwareMétricas orientadas a objetosPredicción de defectosFil: Carruthers, Juan Andrés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: Ojeda Rodríguez, Celeste María Luz. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.La predicción de defectos consiste principalmente en la identificación de componentes de software con mayor probabilidad de errores para una asigna- ción de recursos efectiva. Esto se realiza por medio de modelos predictivos que son entrenados con datos de los proyectos, como información del proceso de desarrollo o el producto software. En este estudio, se presentan tres clasificadores entrenados con tres conjuntos de datos conformados por valores de métricas orientadas a objetos obtenidas del análisis estático del código de cinco sistemas Java. Para el entrenamiento de cada modelo se utiliza el método de ensamble validación y votación configurado con los algoritmos Regresión Logística, Función de Base Radial, Árbol de Decisión, Perceptrón Multicapa, Naive Bayes y Máquinas de Vector Soporte. Los modelos predictivos registran resultados favorables, con valores mayores a 0.8 de exactitud y mayores a 0.87 de especificidad.Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura2021info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfp. 7-16application/pdfCarruthers, Juan Andrés y Ojeda Rodríguez, Celeste María Luz, 2021. Evaluación de conjuntos de datos utilizados en la construcción de modelos para la predicción de defectos en clases de proyectos software. En: IV Jornadas de Calidad de Software y Agilidad. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Naturales y Exactas y Agrimensura, p. 7-16.978-987-3619-72-4http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/51047spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2025-10-23T11:20:20Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/51047instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712025-10-23 11:20:20.453Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse |
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