Data Quality Matters: A Case Study on Data Label Correctness for Security Bug Report Prediction

In the research of mining software repositories, we need to label a large amount of data to construct a predictive model. The correctness of the labels will affect the performance of a model substantially. However, limited studies have been performed to investigate the impact of mislabeled instances...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on software engineering Ročník 48; číslo 7; s. 2541 - 2556
Hlavní autoři:	Wu, Xiaoxue, Zheng, Wei, Xia, Xin, Lo, David
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.07.2022 IEEE Computer Society
Témata:	Case studies Chromium Classification Computer bugs Cybersecurity Data models data quality Datasets Debugging label correctness Noise measurement Prediction models Predictive models Security Security bug report prediction Tuning
ISSN:	0098-5589, 1939-3520
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!