从业者对缺陷预测模型目标与可视化解释的感知
软件工程
2021-02-25 v1
摘要
软件缺陷预测模型是从历史软件数据构建的分类器。此类软件缺陷预测模型被提出以帮助开发人员优化有限的软件质量保证（SQA）资源，并帮助管理者制定 SQA 计划。先前研究对其缺陷预测模型具有不同的目标，并使用不同技术生成模型的可视化解释。然而，从业者对（1）这些缺陷预测模型目标以及（2）用于可视化这些模型的模型无关技术的感知尚不清楚。我们开展了一项定性调查，以探究从业者对缺陷预测模型目标及用于生成模型可视化解释的模型无关技术的感知。我们发现：（1）82%–84% 的受访者认为缺陷预测模型的三个目标是有用的；（2）LIME 是理解导致某文件预测结果的最重要特征的最受偏好技术，而 ANOVA/VarImp 是理解过去与软件缺陷相关特征的第二受偏好技术。我们的发现凸显了研究如何增进对缺陷预测模型及其预测理解的重要性。因此，来自可解释 AI 领域的模型无关技术或可帮助从业者理解缺陷预测模型及其预测。
引用
@article{arxiv.2102.12007,
title = {Practitioners' Perceptions of the Goals and Visual Explanations of Defect Prediction Models},
author = {Jirayus Jiarpakdee and Chakkrit Tantithamthavorn and John Grundy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12007},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication at the International Conference on Mining Software Repositories (MSR'21) (10 pages + 2 references)