L'individuazione dei progetti da analizzare è avvenuta mediate l'ausilio dell'\ac{API} messa a disposizione da GitHub.
In particolare è stata eseguita una query per ottenere una lista di repository che fanno uso di librerie e framework di \ac{ML} come `TensorFlow`, `Pytorch` e `scikit-learn`.
In questo modo è stato possibile ottenere una lista di $26758$ repository che è stata successivamente filtrata per individuare solo i progetti d'interesse per il seguente studio.
Nella maggior parte dei casi viene utilizzato il numero di stelle come indice della popolarità di un progetto [@borges2016understandingfactorsthat], ma per questo lavoro si è preferito dare maggiore rilevanza ad altri aspetti, come il numero di fork, il numero di *contributors* e il numero di issues chiuse.
Questa scelta è stata dettata dall'esigenza di selezionare non solo repository popolari, ma anche caratterizzati da una forte partecipazione della community.
Alla fine di questa prima selezione il numero di repository si è ridotto a sessantasei e sono stati analizzati manualmente per rimuovere listati associati a libri e/o tutorial, progetti non in lingua inglese e librerie.
Una volta individuati i progetti da analizzare si è reso necessario recuperare l'intera storia dei progetti e le issues ad essi associate.
Per entrambe le operazioni è stato utilizzato il tool *perceval*[@duenas2018percevalsoftwareproject].
Nel caso delle issues, essendo queste informazioni non direttamente contenute all'interno del repository `git`, è stato necessario utilizzare nuovamente l'\ac{API} di GitHub.
Poiché le chiamate associate ad un singolo *token* sono limitate nel tempo si è scelto di configurare *perseval* in modo tale da introdurre in automatico uno ritardo ogni qualvolta veniva raggiunto il limite.
Inoltre il codice è stato dispiegato su un \ac{VPS} in modo da poter eseguire il fetch senza che fosse necessario mantenere attiva una macchina fisica.
Per quanto riguarda i primi si è scelto di attuare una classificazione basata sul testo, in particolare considerando il titolo e il corpo della issue, ma escludendo i commenti di risposta in modo da non rendere i dati troppo rumorosi.
Il numero elevato di elementi non rende praticabile una classificazione manuale per cui si è optato per una classificazione automatica.
A tal fine sono stati implementati ed analizzati due classificatori, uno supervisionato e uno non supervisionato.
La classificazione mediate il classificatore statico non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}.
Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issues.
A tal scopo è stato eseguito un campionamento stratificato in base al progetto di provenienza di $376$ issues che sono state divise tra due lettori e labellate.
- *Model Requirements*: questa fase comprende tutte le discussioni rispetto all'individuazione del modello più adatto, le funzionalità che questo deve esporre e come adattare un modello esistente per eseguire una diversa funzionalità.
- *Data Collection*: comprende le operazioni volte alla definizione di un dataset.
Rientrano in questa fase sia la ricerca di dataset già esistenti che la costruzione di nuovi dataset.
- *Data Labeling*: questa fase si rende necessaria ogni qual volta si opera con modelli basati su apprendimento supervisionato.
- *Data cleaning*: in questa fase non rientrano soltanto le operazioni strettamente di pulizia dei dati come ad esempio rimozione di record rumorosi o incompleti, ma tutte le trasformazioni eseguite sui dati, quindi anche operazioni di standardizzazione, flip di immagini ecc.
- *Feature Engineering*: questa fase serve per identificare le trasformazioni da attuare sui dati e le migliori configurazioni degli *hyperparametri* al fine di migliorare il modello.
- *Model Training*: questa fase racchiude il training vero e proprio del modello.
- *Model Evaluation*: in questa fase vengono valutate le performance del modello utilizzando metriche standard come *precision* e *recall*, ma anche andando a confrontare i risultati ottenuti rispetto a quelli generati da altri modelli o rispetto all'esperienza[^esperienza].
- *Model Deployment*: questa fase riguarda il dispiegamento del modello sul dispositivo target.
- *Model Monitoring*: una volta dispiegato il modello deve essere continuamente monitora al fini di assicurasi un corretto comportamento anche sui dati reali.
[^esperienza]: Non sempre è possibile valutare un modello in modo oggettivo, ci sono determinati contesti, come ad esempio la generazione di *deep fakes*, in cui è comunque necessaria una valutazione umana per determinare la qualità del risultato.
A partire dal dataset *labellato* è stato possibile costruire un training e un test set, mediante i quali è stato possibile allenare e valutare le performance del modello bayesiano.
Mentre le performance del primo modello sono state valutate sull'intero dataset.
Com'è possibile notare dai valori riportati in @tbl:confronto-modelli-classificazione-issues, il modello basato sulla lista di vocaboli è leggermente più preciso del modello bayesiano, ma presenta una recall decisamente più bassa.
Dalla @fig:labeling-type si evince la natura minoritaria delle issues di \ac{ML} rispetto alle issues generiche, per questo motivo si è scelto di preferire il modello naïve Bayes in modo da perdere quante meno istanze possibili anche a costo di sacrificare leggermente la precisione.
Prima di poter classificare i commit si è reso necessaria un'ulteriore fase di filtraggio in modo da poter separare i commit di *issue fixing* da quelli generici.
Sono stati considerati come commit di *fix* tutti quei commit al cui interno veniva fatto riferimento a delle issues attraverso la notazione *"#"*.
La classificazione è avvenuta attraverso la lista delle issues citate all'interno del *commit message* e sono stati considerati come commit di \ac{ML} tutti quei commit che facevano riferimento ad almeno una issue di \ac{ML}.
