113 Yazılım Hata Kestiriminde Kolektif Sınıflandırma Modellerinin Etkisi Deniz Kılınç 1 , Emin Borandağ 1 , Fatih Yücalar 1 , Akın Özçift 1 , Fatma Bozyiğit 1 1 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Manisa, Türkiye deniz.kilinc@cbu.edu.tr, emin.borandag@cbu.edu.tr, fatih.yucalar@cbu.edu.tr, akin.ozcift@cbu.edu.tr, fatma.bozyigit@cbu.edu.tr Özet. Yazılım hatalarının tespiti karmaşık ve maliyetli bir süreçtir. Yazılım projelerinde ortaya çıkan hataların önceden tespit edilip düzeltilmesi, öngörülen maliyeti ve proje süresini aşma risklerini azaltır. Hataların tespiti için “yazılım ölçütleri” etkili kullanılarak, erken yazılım geliştirme aşamalarında kod analiz edilip, hata yatkınlığıyla ilgili fikir sahibi olunabilir. Yazılımların ölçümünde kullanılmak üzere çeşitli yazılım ölçütleri üretilmiştir. Bu çalışmada, "Chidamber and Kemerer (CK)" ve "Object Oriented (OO)" yazılım ölçütlerine sahip 4 veri seti üzerinde, 4 tane temel sınıflandırıcı ile bunların AdaBoost ve Rotation Forest kolektif sınıflandırma modelleri kullanılarak, yazılım hata kestirimi yapılmıştır. Temel sınıflandırıcılar seçilirken farklı kategorilerden olmasına dikkat edilmiştir. Genel olarak değerlendirildiğinde, kolektif sınıflandırma yöntemlerini kullanmak, temel sınıflandırıcıların başarımına göre yaklaşık %70 oranla daha iyi sonuç vermektedir. Anahtar Kelimeler. Yazılım hata kestirimi, makine öğrenmesi, sınıflandırma, kolektif sınıflandırma, veri madenciliği. 1 Giriş Yazılım testi temel olarak geliştirilen ürünün beklenen kalitede olduğunu belirlemek, değilse istenilen kaliteye ulaştırılmasını sağlamak için kullanılan bir süreçtir. Günümüz yazılım dünyasında, yazılım test yaklaşımları ve yazılım kalitesi en çok çalışılan konular haline gelmiştir. Bunun başlıca nedeni, yazılımların büyümesiyle birlikte karmaşıklıklarının ve beraberinde yazılımlarda ortaya çıkan hatalar ile bu hataları düzeltme maliyetlerinin artmasıdır [1][2]. Yazılım projelerinde ortaya çıkan hataların önceden tespit edili p düzeltilmesi öngörülen maliyeti ve proje süresini aşma risklerini azaltır. Ortaya çıkması muhtemel hataları mümkün olduğu kadar erken tespit edebilmek için, verimli ve etkili bir test planının uygulanması gerekir. Yazılım ölçütlerinin etkili kullanılması yla daha erken aşamalarda kod analiz edilip, hata yatkınlığıyla ilgili fikir sahibi olunabilir, gerekirse önlem alınabilir.