Đánh giá hiệu quả của kỹ thuật học máy trong việc dự đoán lỗi cho phần mềm Java

Nghiên cứu này đánh giá việc áp dụng các thuật toán học có giám sát phổ biến hiện nay vào dự đoán lỗi các phần mềm Java. Tiến hành thử nghiệm với 07 thuật toán phổ biến trên tập dữ liệu tera-Promise, kết quả cho thấy, có hai thuật toán hiệu quả nhất là mạng neuron nhân tạo nhiều lớp (đối với bài toán dự đoán lỗi hướng đối tượng) và Naïve Bayes (đối với bài toán dự đoán lỗi hướng phương thức).

Từ khóa: Phần mềm Java, Dự đoán lỗi phần mềm, Kỹ thuật học máy, Đặc trưng mã nguồn phần mềm, Thuật toán giám sát