基於自動機器學習的跨專案缺陷預測多目標雙層方法：MBL-CPDP

核心概念

本文提出了一種名為 MBL-CPDP 的新型多目標雙層優化方法，用於解決跨專案缺陷預測 (CPDP) 中的挑戰，該方法利用自動機器學習技術來優化機器學習流程和超參數，從而提高 CPDP 模型的效能和適應性。

摘要

MBL-CPDP：一種基於自動機器學習的跨專案缺陷預測多目標雙層方法

軟體缺陷預測 (SDP) 旨在構建預測模型，以便在軟體開發早期識別潛在缺陷。跨專案缺陷預測 (CPDP) 作為一種 SDP 方法，利用來自源專案的歷史資料來預測目標專案中的缺陷，特別適用於缺乏專案特定資料的情況。然而，開發一個穩健的機器學習 (ML) 流程並找到最佳超參數以有效利用跨專案資訊並產生令人滿意的效能仍然具有挑戰性。
本文提出了一種新的多目標雙層優化 (MBLO) 方法，稱為 MBL-CPDP，用於解決 CPDP 中的這些挑戰。它包含兩個嵌套問題：上層問題是一個多目標組合優化問題，旨在增強 ML 流程優化的穩健性和效率；而下層問題是一個昂貴的優化問題，側重於調整其最佳超參數。
由於特徵冗餘和資料分佈不一致導致的高維搜尋空間，上層問題結合了特徵選擇、遷移學習和分類，以利用有限且異構的歷史資料。同時，提出了一種集成學習方法來捕捉跨專案分佈的差異並泛化到不同的資料集。最後，提出了一種 MBLO 演算法來解決這個問題，同時有效地實現了高適應性。
為了評估 MBL-CPDP 的效能，我們將其與五種自動化 ML 工具和 50 種 CPDP 技術在 20 個專案中進行了比較。廣泛的實驗結果表明，MBL-CPDP 優於比較方法，證明了其卓越的適應性和綜合效能評估能力。

軟體缺陷 (SD) 是指程式碼中可能導致錯誤行為、效能下降或無法滿足預期軟體需求的任何錯誤、缺陷或問題。即使是輕微的缺陷也可能在某些關鍵應用中導致重大的經濟損失和安全漏洞。
軟體缺陷預測 (SDP) 是開發預測模型的過程，這些模型基於軟體度量和缺陷資料來幫助及早識別 SD。它可以採取積極措施來提高軟體品質並降低測試成本。早期的研究集中在專案內缺陷預測，嚴重依賴於專案本身的歷史資料，這對於新專案或資料稀缺的專案來說是無效的。跨專案缺陷預測 (CPDP) 已成為解決此問題的一種方法，它利用來自源專案的歷史資料來預測目標專案中的缺陷。它的優勢在於減少了對內部歷史資料的依賴，使其適用於測試歷史有限的情況，特別是對於新啟動的專案。

從以下內容提煉的關鍵洞見

MBL-CPDP: A Multi-objective Bilevel Method for Cross-Project Defect Prediction via Automated Machine Learning

by Jiaxin Chen,... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06491.pdf

深入探究

除了特徵選擇、遷移學習和集成學習之外，還有哪些其他技術可以整合到 CPDP 模型中以進一步提高其效能？

除了特徵選擇、遷移學習和集成學習之外，以下技術也可以整合到 CPDP 模型中，以進一步提高其效能：

數據預處理:

數據清洗: 處理缺失值、異常值和噪聲數據，提高數據質量。
數據轉換: 例如標準化、歸一化等，將數據轉換到更適合模型學習的範圍。
數據平衡: 例如過採樣、欠採樣、SMOTE等，解決數據不平衡問題，提高模型對少數類別的預測能力。

模型選擇:

元學習 (Meta-learning): 利用歷史项目的元信息（例如项目规模、代码复杂度等）选择最合适的模型或模型组合。
多模型融合: 例如投票法、堆疊法等，結合不同模型的優勢，提高整體預測性能。

算法优化:

超参数优化: 例如贝叶斯优化、遗传算法等，自动搜索最优的超参数配置，提高模型性能。
模型压缩: 例如剪枝、量化等，减小模型大小，提高模型推理速度。

其他:

主動學習 (Active learning): 主動選擇最有價值的數據進行標註，提高數據利用效率。
半監督學習 (Semi-supervised learning): 利用少量標註數據和大量未標註數據進行模型訓練，提高模型泛化能力。
強化學習 (Reinforcement learning): 將 CPDP 問題建模為強化學習問題，通過不斷試錯學習最優的預測策略。
需要注意的是，并非所有技术都适用于所有 CPDP 场景。选择合适的技术需要根据具体的项目需求、数据特点和资源限制进行综合考虑。

MBL-CPDP 方法是否可以推廣到其他軟體工程任務，例如軟體工作量估算或軟體可靠性預測？

是的，MBL-CPDP 方法可以推广到其他软件工程任务，例如软件工作量估算或软件可靠性预测。
MBL-CPDP 的核心思想是将软件工程任务建模为多目标双层优化问题，并利用自动机器学习技术自动搜索最优的模型和超参数配置。这种方法具有以下优点：

灵活性: 可以灵活地适应不同的软件工程任务和数据特点。
自动化: 可以自动搜索最优的模型和超参数配置，减轻人工调参的负担。
高效性: 可以有效地探索搜索空间，找到性能优异的解决方案。
以软件工作量估算为例，可以将工作量作为预测目标，将代码复杂度、项目规模等因素作为特征，利用 MBL-CPDP 方法自动搜索最优的预测模型和超参数配置。
同样地，对于软件可靠性预测，可以将软件缺陷数量或故障率作为预测目标，将代码复杂度、测试覆盖率等因素作为特征，利用 MBL-CPDP 方法自动搜索最优的预测模型和超参数配置。
总而言之，MBL-CPDP 方法为解决软件工程任务提供了一种通用的框架，可以推广到各种预测和优化问题。

在軟體開發過程中，如何有效地將 MBL-CPDP 等自動化方法與人類專業知識相結合？

在软件开发过程中，有效地将 MBL-CPDP 等自动化方法与人类专业知识相结合，可以最大限度地发挥两者的优势，提高软件开发效率和质量。以下是一些具体的方法：

利用专家知识指导特征工程: 专家可以根据自身的经验和领域知识，选择或构建更有效的特征，提高模型的预测性能。例如，专家可以根据代码的语义信息，设计更精准的代码复杂度度量指标。
利用专家知识优化模型结构: 专家可以根据对软件工程任务的理解，调整模型的结构或参数，使其更符合实际情况。例如，专家可以根据项目的特点，选择更合适的迁移学习方法或集成学习策略。
利用专家知识解释模型预测结果: 自动化方法通常难以解释模型的预测结果，而专家可以利用自身的知识和经验，对模型的预测结果进行分析和解释，帮助开发人员更好地理解和解决问题。例如，专家可以分析模型预测的缺陷，识别潜在的代码缺陷模式。
利用专家知识验证和改进自动化方法: 自动化方法并非完美无缺，专家可以对自动化方法的预测结果进行验证和评估，识别其局限性，并提出改进建议。例如，专家可以分析模型的预测误差，识别模型的不足之处，并提出改进模型的方法。
总而言之，将 MBL-CPDP 等自动化方法与人类专业知识相结合，需要建立一个有效的协作机制，充分发挥两者的优势，才能更好地服务于软件开发过程。