Gradient-Based Decision Tree Ensembles 기반의 소프트웨어 결함 예측

Q: 이 논문에서 정의한 소프트웨어 결함 예측이란 무엇인가?

소프트웨어 결함 예측은 소프트웨어의 품질을 향상시키고 개발 비용을 절감하기 위해 결함을 식별하는 과정이다. 제한된 개발 자원을 효율적으로 할당하여 소프트웨어 품질을 개선하는 것을 목적으로 하며, 최근에는 머신러닝 및 딥러닝 기반의 트리 앙상블 기법을 활용하여 예측 성능을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다.

Q: GRANDE 모델이 소프트웨어 결함 예측에서 다른 트리 기반 앙상블 모델보다 우수한가?

연구 결과, GRANDE 모델은 소프트웨어 결함 예측에서 기존의 Catboost, XGBoost, RandomForest, LightGBM과 같은 트리 기반 앙상블 모델 대비 PD 및 Balance 지표에서 더 우수한 성능을 보였다. 특히 RandomForest 모델과는 Large size 수준의 성능 차이를 나타내며, GRANDE가 소프트웨어 결함 예측에 효과적임을 입증하였다.

주은정; 이정화; 류덕산

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 주은정 (전북대학교) 이정화 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,462 - 1,464 (3page)

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소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함을 식별해 소프트웨어 품질을 향상시키고 비용을 절감하는 데 도움을 준다. 최근 많은 연구에서 SDP 성능을 향상시키기 위해 머신 러닝 기법 중 트리 기반 앙상블 기법을 적용 시킨 사례가 늘어나고 있다. GRANDE는 딥러닝과 트리 기반 앙상블 기법을 결합함으로써 데이터의 특성을 잘 학습하고 이를 그래디언트 기반 최적화와 결합하는 것이 핵심이다. 본 연구의 목적은 GRANDE를 S ... 전체 초록 보기

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