특징 선택 기법에 기반한 효과적인 교차 프로젝트 결함 예측용 비교 프레임워크

Abstract

소프트웨어 결함예측(SDP)은 결함취약모듈에 대한 테스팅 리소스를 최적으로 할당하도록 돕는다. 내부프로젝트 결함예측(WPDP)과 달리, 파일럿 프로젝트의 예처럼, 과거 프로젝트에서 수집한 데이터가 없는 경우가 존재한다. 이런 경우, 다른 프로젝트의 데이터를 사용하는 교차프로젝트 결함예측(CPDP) 이 적용될 수 있다. 관련성이 없거나 중복된 정보가 있는 경우 결함예측 성능이 저하 될 수 있는데, 이를 해결하기 위해 다양한 특징선택 기술이 제안되었다. 현재까지 CPDP에 효과적인 특징선택 기술을 식별하는 연구는 없으며, 우리는 CPDP에 높은 예측성능을 얻기 위해 특징선택 기법을 적용한 비교 프레임워크를 제시한다. 3개의 CPDP 모델들과 1개의 WPDP 모델에 대해, 우리는 특징 부분집합 평가자와 특징 순위 기법에 기반한 8개의 기존 특징선택 기법을 비교한다. 최고의 성능을 보인 특징들이 선택된 후, 분류기들이 구축, 테스트되고, 통계적 유의성 검증과 영향도 크기 검증기법을 활용하여 평가된다. 근접 기반 하이브리드 인스탄스 선택(HISNN)이 다른 CPDP 모델들보다 우수하고 WPDP와는 동등하였다. 비교 결과는 다른 분포, 클래스 불균형, 특징선택이 고성능의 CPDP 모델을 얻기 위해 고려되어야 함을 보이고 있다.