Comparação de Desempenho de Classificadores One-class e Classificadores Convencionais Aplicados Ao Problema da Detecção de Falhas Em Módulo de Software

Abstract

É difícil assegurar a qualidade de um software sem focar nas atividades de teste, que apresentam elevado custo ao seu processo de desenvolvimento. Com o intuito de reduzir os custos desse processo de teste, algumas técnicas de inteligência artificial foram aplicadas, como a classificação. Além disso, é importante observar que a maioria das bases de dados referentes a módulos propensos a falha apresentam um alto grau de desbalanceamento. Portanto, é essencial o uso de classificadores que lidem da melhor forma com esse desbalanceamento dos dados. O principal objetivo desse trabalho é avaliar e comparar performances dos classificadores one-class e classificadores convencionais aplicados ao problema de detecção de módulos de software que tendem a apresentar falhas, otimizando-os de acordo com o algoritmo de Colônia Artificial de Abelhas (Artificial Bee Colony – ABC, em inglês).