Utilizando Algoritmos de Machine Learning Caixa Branca para Avaliar a Manutenibilidade dos Modelos de Features

  • Públio Silva UFC
  • Carla Bezerra UFC
  • Ivan Machado UFBA

Resumo


O objetivo deste trabalho foi utilizar modelos de Machine Learning (ML) caixa branca para classificar a manutenibilidade do Modelo de Features (MF), com base em 15 medidas de manutenibilidade. Como resultados, foi utilizado o algoritmo de árvore de decisão que obteve acurácia e precisão de 0,81, F1 de 0,79 e AUC-ROC de 0,91. Utilizando este modelo, houve redução da quantidade de medidas necessárias para avaliar a manutenibilidade do MF de 15 para 9 medidas. A árvore de decisão gerada pelo algoritmo foi utilizada para criar um mecanismo capaz de fornecer sugestões de mudança nas medidas de manutenibilidade para que a manutenibilidade do artefato melhore. Também foi implementada uma ferramenta com algoritmo escolhido para automação da classificado do MF.

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Publicado
03/10/2022
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SILVA, Públio; BEZERRA, Carla; MACHADO, Ivan. Utilizando Algoritmos de Machine Learning Caixa Branca para Avaliar a Manutenibilidade dos Modelos de Features. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA EM ENGENHARIA DE SOFTWARE(CTIC-ES) - CONGRESSO BRASILEIRO DE SOFTWARE: TEORIA E PRÁTICA (CBSOFT), 13. , 2022, Uberlândia/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 79-88. DOI: https://doi.org/10.5753/cbsoft_estendido.2022.227473.