New software cost estimation approach by using machine learning based feature extraction techniques
Yeni yazılım maliyeti tahmini yaklaşımımakine öğrenimine dayalı özellik kullanmaçekim teknikleri
- Tez No: 689005
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, makine öğrenmesi kullanılarak sunulan yeni yazılım maliyet tahmini yaklaşımı tekniklere dayalı öznitelik seçme yöntemi. Önerilen yöntem iki aşamadan oluşmaktadır; En iyi özellikleri seçmek ve etkilenmeyenleri ortadan kaldırmak için faktör analizinin uygulandığı özellik seçim aşaması giriş verilerinden özellikler. İkinci aşamada, sınıflandırmak için naif evet sınıflandırıcısı uygulanmıştır. seçilen özellikler Yöntemi ücretsiz veri seti olan NASA yazılım veri setine uyguladık. çevrimiçi olarak mevcuttur ve araştırmacılar tarafından tespit yöntemlerini test etmek için metrik olarak kullanılır. Sonra Bu alanda sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırıldığında sunulan yöntem.
Özet (Çeviri)
In this study, new software cost estimation approach presented by using machine learning techniques based feature selection method. The proposed method consists from two stages, the feature selection stage which factor analysis applied to select best features and remove unaffected features from input data. In the second stage, the naïve ayes classifier applied to classify the selected features. We applied the method to the NASA software dataset, which is free dataset available online and used by researchers as metrics to test the detection methods. Then, the presented method compared with several studies presented in this field.
Benzer Tezler
- Akım volüm halkası ile obstrüktif uyku apnesi teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem geliştirilmesi
Development of a machine learning-based method for the diagnosis of obstructive sleep apnea using flow volume loop
SEVAL BULUT ERİŞ
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
PROF. DR. CAHİT BİLGİN
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- Nesneye yönelik sistemlerde kusurlu sınıfların öngörülmesi için makine öğrenmesi temelli bir yöntem oluşturulması
Creating a machine learning based method for predicting defective classes in object oriented systems
FİKRET AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Function-level soft error vulnerability estimation using machine learning
Makine öğrenmesi kullanılarak programların fonksiyon seviyesinde geçici hata duyarlılığının tahmin edilmesi
ORHAN GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM ARSLAN YILMAZ