Comparação de técnicas de classificação para predição de esforço no desenvolvimento de software

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Uehara, Matheus Pitancó de Lima
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4178
Resumo: A estimação de esforço de atividades é uma etapa fundamental no desenvolvimento de software, ela é de fundamental importância para que o software seja entregue com qualidade no prazo estimado. Estimativas realizadas de forma isolada das equipes de desenvolvimento tendem a se basear na estimativa de um especialista, essas estimativas são facilmente obtidas porém não refletem fielmente o esforço necessário do responsável pelo desenvolvimento da atividade, enquanto abordagens que envolvem o time de desenvolvimento tendem a ser mais assertivas no entanto demandam mais tempo e mais pessoas envolvidas neste processo de estimativa. Neste trabalho é apresentado como o aprendizado de máquina pode auxiliar de forma automatizada os times na melhoria de estimativas de esforço diminuindo o tempo necessário para sua realização. Através dos experimentos foram obtidos resultados que validam a viabilidade da técnica utilizada para extração de características e classificação na estimativa de esforço a partir da descrição textual das atividades. Os resultados dos classificadores variaram de 31% à 33% de F-measure.
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