Makine öğrenmesi tabanlı topluluk yöntemleri ile yazılım kalitesi tahmini

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ABİDİN AYBERK CERAN

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ömer Özgür Tanrıöver

Eş Danışman: YILMAZ AR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yazılım kalite tahmini, yazılım projelerinin çeşitli aşamalarında kullanılmaktadır. Bu tezin amacı yapılan önceki çalışmalara göre daha yüksek doğruluk oranında yazılım kalitesi tahmini yapmaktır. Yapılan çalışma ile veri önişleme, özellik önemi ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması işlemleri sonucunda yazılımın kalitesinin tahmininde daha doğru sonuçlar elde edildiğini göstermektedir. Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanabilmesi için gerekli olan kategorik sözel verilerin sayısallaştırılması üzerine iki farklı model tasarlanmıştır. Tasarlanan modeller çerçevesinde oluşturulan veri setleri üzerinde ilgili algoritmalar uygulanmış ve doğruluk yüzdeleri karşılaştırılmıştır. Farkı makine öğrenmesi algoritmalarının birlikte kullanılmasını sağlayan topluluk yöntemleri sayesinde de çalışmada yazılım kalitesi tahmininde daha doğru sonuçlar elde edildiği gösterilmiştir.