Пʼятифакторна математична модель для обробки інформації з метрик коду JAVA-застосунків для оцінювання їх розміру

Abstract

Достовірна обробка інформації з метрик коду JAVA-застосунків на ранніх стадіях їх проєктування має велике значення, оскільки це безпосередньо впливає на прогнозування трудомісткості розробки. В роботі запропоновано математична модель, а саме пʼятифакторна нелінійна регресійна модель, для раннього оцінювання розміру JAVA-застосунків, а саме кількості рядків коду. Об’єктом дослідження є процес обробки інформації з метрик коду програмних JAVA-застосунків. Предметом дослідження є нелінійна регресійна модель для обробки інформації з метрик коду програмних JAVA-застосунків. Метою роботи є підвищення достовірності обробки інформації з метрик коду, які доступні з UML-діаграми класів, для оцінювання параметру розміру JAVA застосунків на ранніх етапах проєктування програмного забезпечення шляхом побудови математичної моделі нелінійної регресії з пʼятьма факторами. Для досягнення поставленої мети зібрано дані за метриками програмного коду 571 загальних JAVA-застосунків з відкритим кодом, які розташовані на платформі GitHub. Отриманий набір даних випадковим чином розділено на навчальну та тестові вибірки розміром 286 та 285 векторів характеристик. В процесі попередньої обробки даних, для побудови математичної моделі нелінійної регресії з пʼятьма факторами, вперше розділено параметр загальної кількості класів та інтерфейсів на окремі метрики та обрані середні значення видимих методів класів та інтерфейсів, полів класів та звʼязності між класами та інтерфейсами, що дозволило уникнути проблем з мультиколінеарністю для побудови регресійної моделі. Нормалізацію багатовимірних даних проведено за допомогою шестивимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса. Отримана математична модель має кращі показники якості, а саме R2, MMRE та PRED(0,25), у порівнянні з існуючими трьохфакторною та чотирьохфакторними нелінійними регресійними моделями для обробки інформації з метрик коду JAVA-застосунків для оцінювання їх розміру.