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Beatriz Bedolla Martínez
, Raúl Cruz Barbosa, Iván Antonio García Pacheco
La predicción de la estimación del esfuerzo determina el tiempo que tomará desarrollar un software o los recursos que se requerirán para terminarlo en el tiempo establecido. Una alternativa actual para predecir las estimaciones es utilizar métodos de aprendizaje computacional, sin embargo, los conjuntos de datos disponibles públicamente generalmente contienen pocas muestras, por lo cual dichos métodos no pueden mejorar su efectividad. Entonces, es necesario aumentar el número de muestras mediante métodos de sobremuestreo. Por lo anterior, en este artículo se utilizan principalmente métodos de ensamble con combinaciones de sobremuestreo y submuestreo para analizar el efecto en el rendimiento de los regresores utilizados sobre conjuntos pequeños y medianos, evaluando así su efectividad en la mejora de la estimación del esfuerzo en proyectos de software, mediante el uso de medidas como MMRE, MAE, RMSE y Pred. Los resultados obtenidos de MMRE y Pred, principalmente, muestran que la aplicación de estas estrategias permite reducir los errores de predicción. Por tanto, la utilización de un modelo de ensamble adecuado, junto con las estrategias de sobremuestreo y submuestreo, permite mejorar la predicción del esfuerzo, especialmente en conjuntos de datos pequeños como COCOMO, Maxwell y Desharnais con alto desbalanceo en la distribución de sus muestras.
Effort estimation prediction determines the time it will take to develop a software program or the resources required to complete it within the established timeframe. A current alternative for predicting estimates is to use machine learning methods. However, publicly available data sets generally contain few samples, so such methods cannot improve their effectiveness. Thus, it is necessary to increase the number of samples using oversampling methods. Therefore, this paper presents the use of ensemble methods with combinations of oversampling and undersampling to analyze the performance impact of the regressors used on small and medium-sized data sets. Moreover, their effectiveness in improving effort estimation in software projects using measures such as MMRE, MAE, RMSE, and Pred is also presented. The results obtained from MMRE and Pred, mainly show that the application of these strategies reduces prediction errors. Consequently, the use of an appropriate ensemble model, together with oversampling and undersampling strategies, improves effort prediction, especially on small data sets such as COCOMO, Maxwell, and Desharnais with highly unbalanced sample distributions.
