TAILIEUCHUNG - Kỹ thuật lựa chọn đặc trưng trong dự đoán code-smell dựa trên học máy

Bài viết này sẽ cung cấp các kết quả thử nghiệm nhằm đánh giá toàn diện các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng bằng cách so sánh hiệu suất dự đoán code-smell giữa các kỹ thuật này khi được áp dụng với cùng một mô hình học máy; đồng thời, bài viết này cũng cho biết kỹ thuật lựa chọn đặc trưng phù hợp nhất đối với một mô hình phát hiện code-smell dựa trên học máy. | Các công trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông Kỹ thuật lựa chọn đặc trưng trong dự đoán code-smell dựa trên học máy Nguyễn Thanh Bình1 Nguyễn Hữu Nhật Minh2 Lê Thị Mỹ Hạnh3 Nguyễn Thanh Bình2 1 Trường Cao đẳng Cơ điện-Xây dựng và Nông Lâm Trung Bộ Bình Định 2 Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt-Hàn Đại học Đà Nẵng 3 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ Nguyễn Thanh Bình Email thanhbinh@ Ngày nhận bài 15 03 2023 ngày sửa chữa 20 06 2023 ngày duyệt đăng 27 06 2023 Định danh DOI Tóm tắt Các nghiên cứu thử nghiệm nhằm phát hiện code-smell trong mã nguồn bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy dựa trên tập dữ liệu độ đo mã nguồn đã cho thấy nhiều kết quả hứa hẹn. Các thử nghiệm đã bước đầu đưa các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng của các tập dữ liệu vào các mô hình học máy kết quả thử nghiệm cho thấy các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng đã có những tác động tích cực đến hiệu suất dự đoán của các mô hình. Tuy nhiên chưa có nghiên cứu nào so sánh hiệu suất dự đoán giữa các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng trên cùng một mô hình trong dự đoán code-smell. Bài báo này sẽ cung cấp các kết quả thử nghiệm nhằm đánh giá toàn diện các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng bằng cách so sánh hiệu suất dự đoán code-smell giữa các kỹ thuật này khi được áp dụng với cùng một mô hình học máy đồng thời bài báo này cũng cho biết kỹ thuật lựa chọn đặc trưng phù hợp nhất đối với một mô hình phát hiện code-smell dựa trên học máy. Từ khóa Lựa chọn đặc trưng code smell và học máy Title Feature selection techniques in code smell prediction based on machine learning Abstract Recent studies that detect code smells in source code using machine learning techniques based on source code metrics datasets have shown promising results. In this work we validate feature selection techniques of datasets with machine learning models. As a result experiments demonstrate that using feature selection techniques could .

• Kỹ thuật lập trình
• Kỹ thuật lựa chọn đặc trưng
• Kỹ thuật học máy
• Mô hình học máy
• Công nghệ phần mềm
• Khoa học máy tính
• Đánh giá các kỹ thuật
• Kỹ thuật lựa chọn
• Lựa chọn đặc trưng
• Đặc trưng cho bài toán phân loại
• Phân loại biểu hiện gen
• Tàu du lịch cao tốc
• Tiêu chuẩn kỹ thuật
• Đặc trưng văn hóa của Khánh Hòa
• Mẫu tàu du lịch
• Đặc trưng văn hóa
• Tỉnh Khánh Hòa
• Phương pháp Feature selection
• Phương pháp thống kê
• Kỹ thuật máy học
• Thuật toán phân loại
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Đặc trưng biểu cảm khuôn mặt
• Kỹ thuật ghi nhận biểu cảm mặt người
• Phương pháp nhận dạng khuôn mặt
• Bài giảng Khoa học học máy tính
• Khoa học học máy tính
• Giới thiệu tổng quát về khoa khoa học máy tính
• Hệ đào tạo khoa học máy tính
• Công nghệ thông tin
• Luận án tiến sĩ Khoa học máy tính
• Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Luận án Khoa học máy tính
• Đồ thị chữ ký nhị phân
• Tóm tắt luận án Khoa học máy tính
• Luận án tiến sĩ
• Mạng chuyển mạch chùm quang
• Phân đoạn chùm
• thủ thuật máy tính
• kỹ năng máy tính
• kỹ thuật máy tính
• tài liệu công nghệ thông tin
• Bài kiểm tra khoa học máy tính
• Bài giảng Khoa học máy tính
• Máy tính và phân loại
• Hệ thống máy tính
• Bộ xử lý trung tâm
• Phân loại máy tính
• Nguyên lý sáng tạo phần mềm máy tính
• Sáng tạo phần mềm máy tính
• Phần mềm máy tính
• Đề tài phương pháp nghiên cứu khoa học
• Tiểu luận phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu khoa học tin học
• Nghiên cứu khoa học tin học
• Phương pháp xử lý
• Phân loại tín hiệu điện não
• Ứng dụng giao diện não – máy tính
• Cấu trúc giải thuật
• Phần cúng máy tính
• Ngôn ngữ máy tính
• Ngôn ngữ lập trình
• Mạng máy tính
• Bài giảng Kiến trúc máy tính
• Kiến trúc máy tính
• Phần cứng máy tính
• Cải tiến chất lượng dịch máy
• Chất lượng dịch máy
• Máy thống kê
• Cú pháp phụ thuộc
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Đào tạo chuyên ngành Khoa học máy tính
• Đào tạo Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Vấn đề đào tạo Tiến sĩ
• Chương trình đào tạo Tiến sĩ
• Hướng dẫn đào tạo Tiến sĩ
• Kiến trúc chính phủ điện tử
• Luận văn Thạc sỹ
• Thạc sỹ ngành Khoa học máy tính
• Dịch vụ công trực tuyến
• Tài liệu khoa học máy tính
• Tạp chí Khoa học phổ thông
• Làm bạn với máy vi tính
• Khoa học kỹ thuật
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học
• Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học
• Luận văn Thạc sĩ ngành Khoa học máy tính
• An ninh mạng máy tính
• Mô hình mạng máy tính không dây
• Các loại hình tấn công mạng
• Lắp ráp máy tính để bàn
• Lắp ráp máy tính điện tử
• Phần mềm lắp ráp máy tính ảo
• Hướng dẫn lắp ráp máy tính
• Linh kiện lắp ráp máy tính
• Mô hình máy tính
• Máy tính nhúng
• Kiến trúc tập lệnh
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học
• Tạp chí khoa học
• Hệ thống đại số máy tính
• Dạy và học đại số tuyến tính
• Đại số tuyến tính
• phương pháp tính
• tài liệu phương pháp tính
• giải gần đúng phương trình
• Tính toán đám mây
• Bài toán lập lịch trên tính toán đám mây
• Thuật toán lập lịch
• Môi trường tính toán đám mây
• Sách giáo khoa lớp 10
• Sách giáo khoa Cánh diều lớp 10
• Chuyên đề học tập Tin học 10
• Chuyên đề học tập Tin học 10: Khoa học máy tính
• Robot giáo dục
• Kết nối robot giáo dục với máy tính
• Lập trình điều khiển robot giáo dục
• hướng dẫn ứng dụng máy tính và sản xuất
• kỹ thuật ứng dụng máy tính và sản xuất
• kinh nghiệm ứng dụng máy tính và sản xuất
• cẩm nang ứng dụng máy tính và sản xuấtáo dục
• nghiên cứu khoa học
• khoa học công nghệ
• Thuật toán suy diễn
• Hệ hỗ trợ chẩn đoán lỗi máy tính
• Phương pháp nâng cấp máy tính
• Nguyên tắc sáng tạo
• Sáng tạo chuột máy tính
• Chuột máy tính