Макарова Л. М.Латанська Л. О.Давлатова Д. Х.Кольцов А. В.2024-10-012024-10-0120222663-5941 (Print)2663-595X (Online)https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/8847Двофакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework / Макарова Л. М., Латанська Л. О., Давлатова Д. Х., Кольцов А. В. // Вчені записки ТНУ. Сер. Технічні науки. – Одеса : Гельветика, 2022. – Т. 33 (72), № 6. – С. 104–107.В умовах нескінченного технологічного розвитку та прагнень до швидкого й зручного отримання інформації є постійна необхідність у створенні нових програмних продуктів, мобільних додатків та веб-застосунків. Кожен розробник ПЗ має за мету якомога швидше та якісніше виконати поставлені задачі, а також створити щось нове раніше за інших. Тобто компанії прагнуть максимально оптимізувати та автоматизувати як бізнес-процеси, так і роботу своїх співробітників. Нині існує багато мов програмування, кожна з яких має своє спрямування, переваги та недоліки, а також розроблена для вирішення конкретних питань та досягнення певних цілей. Для проведення аналізу було обрано мову програмування Python, оскільки вона поширена серед багатьох відомих компаній і є багатофункціональною мовою, що швидко розвивається, легко масштабується та має дуже зручний, логічний синтаксис, широку та всебічну підтримку від ком’юніті, велику базу фреймворків та готових бібліотек для вирішення найрізноманітніших задач. Проаналізувавши існуючі фреймворки Python, було обрано високорівневий та безкоштовний веб-фреймворк Django, що має доступ до вихідного коду, дозволяє легко та швидко створювати веб-сайти, що є безпечними і підтримуваними. У статті розглянуто проблему оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework. Для досягнення мети роботи, а саме підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, була побудована двофакторна нелінійна регресійна модель. Було відібрано дані з 71 проекту з відкритим вихідним кодом, проведено аналіз на викиди та використано десятковий логарифм в якості нормалізуючого перетворення для побудови лінійної регресійної моделі. На основі нормалізованих даних та зворотного нормалізуючого перетворення побудовано нелінійну регресійну модель для вихідного негаусівського набору даних (кількості рядків коду, кількості класів та кількості методів). Проведені перевірка якості та порівняння з лінійною двофакторною моделлю показали, що за всіма параметрами якості побудована двофакторна нелінійна регресійна модель є кращою.ukнелінійна регресійна модельлогарифмічне перетвореннявеб-застосункиPythonDjango Rest FrameworkArticle