วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553

การทำนายร่องรอยที่ไม่ดีในกระบวนการผลิตซอฟต์แวร์ เป็นหนึ่งวิธีการตรวจคุณภาพของซอฟต์แวร์ ในหลาย ๆ งานวิจัยก่อนหน้านี้ได้เสนอวิธีการทำนายร่องรอยที่ไม่ดีจากซอร์ส โค้ดของโปรแกรม การทำนายร่องรอยที่ไม่ดีจะมีประโยชน์อย่างมาก ถ้าเราสามารถทำการทำนายร่องรอยที่ไม่ดีได้อย่างรวดเร็วที่สุดเท่าที่ทำได้ในกระบวนการผลิตซอฟต์แวร์ เป้าหมายของงานวิจัยนี้ คือ การนำเสนอวิธีการในการทำนายร่องรอยที่ไม่ดีของโมเดลการออกแบบซอฟต์แวร์โดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเราได้ทำการเก็บรวบรวมชุดข้อมูล 7 ชุดจากงานวิจัยที่ผ่านมา ชุดข้อมูลทั้ง 7 ชุดนั้น ประกอบด้วย 27 มาตรวัดการออกแบบ และ ร่องรอยที่ไม่ดีทั้ง 7 ชนิด ชุดข้อมูลทั้ง 7 ชุดนั้นจะถูกใช้ในการเรียนรู้ และ ทำนายร่องรอยที่ไม่ดีโดยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง งานวิจัยนี้ใช้วิธีการเลือกสุ่มข้อมูลแบบความเที่ยงตรงโดยการแบ่งชุดข้อมูลเป็น 10 ส่วนเพื่อป้องกันการเข้ากันของชุดข้อมูลมากเกินไป (Over-fitting) งานวิจัยนี้ทำการประเมินผลโดยการคำนวณประสิทธิภาพการทำนายร่องรอยที่ไม่ดีด้วย ค่าความถูกต้องการทำนายร่องรอยที่ไม่ดี ความไวและความจำเพาะ และ ค่าพยากรณ์ของการทดสอบ แล้วเปรียบเทียบความสามารถในการทำนายของวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละวิธี จากงานวิจัยนี้สามารถสรุปได้ว่าการทำนายร่องรอยที่ไม่ดีจากโมเดลการออกแบบโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องมีค่าใกล้เคียงกับจำนวนร่องรอยที่ไม่ดีจริงของคลาส