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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"机构=School of Control & Computer Engineeringt"

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排序：

Attribute Rule performance in Data Mining for Software Deformity Prophecy Datasets Models

Attribute Rule performance in Data Mining for Software Defor...

引用

Advances in the Emerging Computing Technologies (AECT), International Conference on

作者： Salahuddin Shaikh Liu Changan Maaz Rasheed Malik School of Control & Computer Engineeringt North China Electric Power Universty Beijing China dept. of Information Communication Engineering Guilin University of Electronic Technology Guilin China

ISBN: (数字)9781728144528

ISBN: (纸本)9781728144535

In recently, all the developers, programmer and software engineers, they are working specially on software component and software testing to compete the software technology in the world. For this competition, they are using different kind of sources to analysis the software reliability and importance. Nowadays Data mining is one of source, which is used in software for overcome the problem of software fault which occur during the software test and its analysis. This kind of problem leads software deformity prophecy in software. In this research paper, we are also trying to overcome the software deformity prophecy problem with the help of our proposed solution called ONER rule attribute. We have used REPOSITORY datasets models, these datasets models are defected and non-defected datasets models. Our analysis class of interest is defected models. In our research, we have analyzed the efficiency of our proposed solution methods. The experiments results showed that using of ONER with discretize, have improved the efficiency of correctly classified instances in all. Using percentage split and training datasets with ONER discretize rule attribute have improved correctly classified in all datasets models. The analysis of positive accuracy f-measure is also increased in percentage split during the use of ONER with discretize but in some datasets models, the training data and cross validation is better with use of ONER rule attribute. The area under curve (ROC) in both scenarios using ONER rule attribute and discretize with ONER rule attribute is almost same or equal with each other.

关键词： Software Data mining Deformable models Measurement Data models Object oriented modeling Testing

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Attribute rule performance in data mining for software deformity prophecy datasets models

Attribute rule performance in data mining for software defor...

引用

2019 International Conference on Advances in the Emerging Computing Technologies, AECT 2019

作者： Shaikh, Salahuddin Changan, Liu Malik, Maaz Rasheed North China Electric Power Universty School of Control Computer Engineeringt Beijing China Guilin University of Electronic Technology Dept. of Information Communication Engineering Guilin China

ISBN: (纸本)9781728144528

关键词： Data mining

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