| Titre : | Prédiction Des Bugs Par Les Techniques De Data Mining |
| Auteurs : | Abdelkader Mostfai, Directeur de thèse ; Hocine Abid, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021 |
| Format : | 61 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | le codage ; SVM et Naïve Bayes |
| Résumé : |
Les problèmes logiciels courants apparaissent dans une grande variété d’applications et d’environnements. Certains problèmes liés au logiciel surviennent dans le développement de projet de logiciel c.-à-d. que les problèmes liés au logiciel sont connus sous le nom de défaut de logiciel dans lequel le bogue de logiciel est un problème majeur se pose dans le codage que le bogue de logiciel est un problème majeur se pose dans l’équipe de développement de codage. Les problèmes de bogue logiciel mentation dans le rapport de problème et l’ingénieur de logiciel ne détecte pas facilement ce défaut de logiciel, mais par l’aide des ingénieurs de logiciel de classification d’exploration de données peuvent facilement classer le bogue de logiciel. Cet article a classé et détecté un bogue logiciel par les algorithmes régression, SVM et Naïve Bayes. La comparaison de ces algorithmes pour détecter la précision et le temps pris pour construire le modèle est également présentée dans ce document.... |
| Note de contenu : |
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