柏/Tools/開発者推薦Tool(Anvik) の変更点

• 追加された行はこの色です。
• 削除された行はこの色です。
• 柏/Tools/開発者推薦Tool(Anvik) へ行く。
• 柏/Tools/開発者推薦Tool(Anvik) の差分を削除

[[柏/Tools]]
*注意 [#jc85c95a]
無断使用不可！！配布不可！！
*評価 [#h9e416c3]
precision = (correct * 100) / topX;~
recall = (correct * 100) / possibleDevelopers.size();~
を各不具合で行い
*使い方 [#g05318f0]
**デフォルト [#w5efe33b]
+パッケージedu.cwu.cs.bugreports.comparison.japanのAssignmentRecommenderEclipse.javaを開く
+出力ファイル名をRECOMMEND_FILEに入れる
+学習データを入れるSetのインスタンスの引数に学習データセットのパスを入れる
+テストデータを入れるSetのインスタンスの引数にテストデータセットのパスを入れる
+TriageClassifierのクラスを生成する際に，AssignmentClassifierクラスのcreateClassifierメソッドの引数にNaiveBaysかSVMを選ぶ
+実行する
-注釈：データセットはcsv形式で，一列目にバグid，2列目に修正者，3列目に不具合の概要，4列目にDescriptionである．
**応用 [#pd9f4531]
***attributeの追加 [#mca8439f]
edu.cwu.cs.bugreports.assignment.recommenderのTriageClassifier.javaの変数USE_XXXを変更する事で可能
*Toolの主要メソッドおよびクラス [#aeda5d94]
-Heuristic
--データのフィルタリングや割当てしたい不具合のセットを行なう
-Profile
--割当て対象開発者を抽出：createProfiles()
-TriageClassifier・AssignmentClassifier
--createClassifier():推薦モデルの作成
--コンストラクタでフィルターを全て設定
-MLClassifier
--evaluete():予測
-Evaluation,EvaluationJapan
--numCorrect():TopXの数の開発者を推薦（TopXを0にすると全員推薦する事になるかも）
--getProbability():適任であるかもしれない指標
--getProbability():適任であるかもしれない指標(確率)
---実際にはMKClassifier.javaのclassify()内で求めている（distributionForInstance()）
*流れ [#yb9c26d1]
+
+
+train()
++