유전 알고리즘을 이용한 소프트웨어 결함 예측에서의 의사결정트리 파라미터 최적화

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한글제목(Korean Title)	유전 알고리즘을 이용한 소프트웨어 결함 예측에서의 의사결정트리 파라미터 최적화
영문제목(English Title)	Decision Tree parameter optimization based on genetic algorithm for software defect prediction
저자(Author)	이재욱 최지원 류덕산 김순태 Jaewook Lee Jiwon Lee Duksan Ryu Suntae Kim
원문수록처(Citation)	VOL 47 NO. 02 PP. 0180 ~ 0182 (2020. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	트리 기반의 분류기는 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 하지만 데이터 라벨의 불균형이 심한 소프트웨어 결함 예측 분야에서는 그 성능에 한계가 있었다. 이 성능을 높이기 위해 유전알고리즘을 통해 데이터에 적합한 의사결정트리의 매개변수를 조정하는 것뿐만 아니라 클래스에 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 다른 기법들과 실험하여 예측 성능과 코드 인스펙션 비용 두 지표를 비교한다. 그 결과 통계적 검정을 통해 유전알고리즘을 이용하여 트리를 최적화한 기법이 다른 기법들 보다 높은 예측 성능과 코드 인스펙션 노력 감소를 보였다. 이를 통해 소프트웨어 프로젝트에서 효과적으로 품질보증 자원을 할당할 수 있다.
영문내용 (English Abstract)
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