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協調フィルタリングに基づく工数見積り手法のデータの欠損に対するロバスト性の評価

机译:基于协同过滤的工时估计方法对数据丢失的鲁棒性评估

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摘要

本論文では,協調フィルタリングに基づいた工数見積り手法(CF-based見積り手法)が,データの欠損に対してどの程度ロバストであるかを実験により評価する.CF-based見積り手法は,ソフトウェア開発プロジェクトの特性値(規模,工期など)を説明変数とし,目的変数である工数を見積もる手法であり,説明変数に未記録の値(欠損値)が含まれる場合にも適用できることが特長である.ただし,欠損値の生じるメカニズムの違い,及び,欠損率の変化が,見積り精度に与える影響(ロバスト性)は従来明らかでなかった.本論文では,欠損値が生じる三つのメカニズムを想定し,それぞれについて欠損率を変化させたデータセットを多数作成し,各データセットを用いて工数見積りを行うことで,ロバスト性を実験的に評価した.実験の結果,CF-based見積り手法が,従来手法であるステップワイズ重回帰分析と欠損値処理を併用する手法よりもロバスト性が高い,すなわち,欠損のメカニズムにかかわらず,欠損率が増大しても見積り精度が大きく低下しないことが示された.
机译:在本文中,我们通过实验评估了基于协作过滤的工时估算方法(基于CF的估算方法)对数据丢失的鲁棒性。基于CF的估算方法是一种方法,它以软件开发项目的特征值(规模,施工周期等)为解释变量,并在解释变量包括未记录的值(缺失值)时估算作为目标变量的工时。功能是它也可以应用。但是,还没有弄清遗漏值的机制的差异和遗漏率的变化对估计精度(稳健性)的影响。在本文中,假设三种导致缺失值的机制,创建具有不同缺失率的大量数据集并使用每个数据集估算工时的方法,我们将通过实验评估鲁棒性。做到了。实验的结果是,基于CF的估计方法比同时使用逐步多元回归分析和缺失值处理的常规方法更可靠,也就是说,无论损失的机理如何,损失率都会增加。还表明估计精度没有显着降低。

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