WEKO3
アイテム
機械学習を用いた不吉な臭いの検出における誤分類データの影響
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211812
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2118123cefe6d2-9801-48bf-a9e7-3006effed9c0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SE21208012.pdf (1.0 MB)
|
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-07-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 機械学習を用いた不吉な臭いの検出における誤分類データの影響 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ritsumeikan Uniersity | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ritsumeikan Uniersity | ||||||||||
| 著者名 |
糀田, 利貴
× 糀田, 利貴
× 丸山, 勝久
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 不格好な実装や設計の欠陥を指すコードの不吉な臭いは，ソースコードの理解を妨げ，さらに変更容易性の低下を招く．リファクタリングは，このようなコードの不吉な臭いを取り除く有力な手段である．リファクタリングとは，既存のプログラムの外部的振る舞いを維持しつつ，その内部構造を改善させる作業を指す．近年，リファクタリング対象の特定を支援するために，機械学習によるコードの不吉な臭いの自動検出の研究が行われている．しかしながら，検出の正確さは十分ではない．我々は，訓練データに含まれる誤分類データが検出の正確さを低下させている原因であると考えた．そこで，12 個の Java プロジェクトに含まれる 7 種類の不吉な臭いに対して，意図的に誤分類データを混入させたり，それらを機械的に除去したりすることで，不吉な臭いの検出の正確さの変化を調査した．その結果，誤分類データが含まれることで，正確さが有意に低下することが分かった．さらに，誤分類データを機械的に除去することが，必ずしも検出の正確さを向上させるとは限らないことも分かった． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10112981 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ソフトウェア工学（SE） 巻 2021-SE-208, 号 12, p. 1-8, 発行日 2021-07-01 |
|||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8825 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
