A comparative evaluation of validation techniques in software effort estimation using eSOMCOCOMO
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F25%3A63600320" target="_blank" >RIV/70883521:28140/25:63600320 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-00239-6_23" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-00239-6_23</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-00239-6_23" target="_blank" >10.1007/978-3-032-00239-6_23</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A comparative evaluation of validation techniques in software effort estimation using eSOMCOCOMO
Popis výsledku v původním jazyce
This study investigates the impact of different validation techniques on the performance evaluation of software effort estimation models. Specifically, it compares k-fold cross-validation, leave-one-out cross-validation (LOOCV), and hold-out validation using the eSOMCOCOMO approach, which enhances COCOMO model predictions through the Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). The evaluation was conducted on three benchmark datasets (NASA18, Kemerer, and Miyazaki94) and assessed using standard evaluation metrics (MMRE, PRED(25), MMER, MAE, MSE, RMSE, and R2). Statistical hypothesis testing revealed significant differences among most validation techniques, except in the comparison conducted on the NASA18 dataset. LOOCV demonstrates superior stability across multiple runs, whereas hold-out validation showed high variance.
Název v anglickém jazyce
A comparative evaluation of validation techniques in software effort estimation using eSOMCOCOMO
Popis výsledku anglicky
This study investigates the impact of different validation techniques on the performance evaluation of software effort estimation models. Specifically, it compares k-fold cross-validation, leave-one-out cross-validation (LOOCV), and hold-out validation using the eSOMCOCOMO approach, which enhances COCOMO model predictions through the Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). The evaluation was conducted on three benchmark datasets (NASA18, Kemerer, and Miyazaki94) and assessed using standard evaluation metrics (MMRE, PRED(25), MMER, MAE, MSE, RMSE, and R2). Statistical hypothesis testing revealed significant differences among most validation techniques, except in the comparison conducted on the NASA18 dataset. LOOCV demonstrates superior stability across multiple runs, whereas hold-out validation showed high variance.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Networks and Systems
ISBN
978-3-032-00238-9
ISSN
2367-3370
e-ISSN
2367-3389
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
337-352
Název nakladatele
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
Místo vydání
Berlín
Místo konání akce
Virtual, Online
Datum konání akce
1. 4. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—