@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00186623,
 author = {野中, 誠 and 山田, 弘隆 and 中嶋, 久彰 and 伊藤, 雅子 and Makoto, Nonaka and Hirotaka, Yamada and Hisaaki, Nakajima and Masako, Ito},
 issue = {33},
 month = {Mar},
 note = {本稿では,ソフトウェアの不具合修正にかかわる変更が生じるファイルをランダムフォレストにより予測するにあたって,プロダクトメトリクスに加えてインパクトスケールを用いることで予測性能が向上することを示す.筆者らの組織のソフトウェア開発プロジェクトを対象に,統合 ・ 評価段階において検出された不具合の修正のために変更されるファイルを予測するにあたって,組織で運用している開発環境基盤から得られたプロダクトメトリクスとその差分を説明変数として用いた.また,変更が生じたファイルの数はそうでないものに比べて大幅に少ないという不均衡データであったため,復元抽出によるリサンプリング手法を適用した.予測性能を評価した結果,インパクトスケールは不具合修正にかかわる変更ファイルの予測に有用なメトリクスであることが示された.また,本研究で示された予測性能は,先行研究で示された予測性能に比べて高い水準にあることが示された.},
 title = {インパクトスケールを用いた不具合修正にかかわるソフトウェア変更の予測},
 year = {2018}
}