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 la seguente analisi.
L'operazione di filtraggio è avvenuta attraverso due fasi; una prima automatica e una seconda manuale.
La prima fase ha avuto l'obiettivo di selezionare unicamente i repository *popolari*.
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 al numero di fork, al numero di *contributors* e al 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 che sono stati analizzati manualmente per rimuovere listati associati a libri e/o tutorial, progetti non in lingua inglese e librerie.
Alla fine di questa seconda fase il numero di progetti è sceso a trenta.
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}.
Questa lista non è stata costruita da zero, ma è basata su lavori precedenti[@humbatova-2019-taxonomyrealfaults].
In questo modo tutte le issues che utilizzavano almeno un vocabolo tipico del Machine Learning sono state classificate come issues di \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 $377$ issues che sono state divise tra due lettori e labellate.
Durante il labeling si scelto di classificare ulteriormente le issue di \ac{ML} al fine di individuare anche la fase in cui il problema si è palesato.
La definizioni delle varie fasi è avvenuta partendo da un lavoro di *Microsoft*[@amershi-2019-softwareengineeringmachine].
Le fasi considerate sono:
- *Model Requirements*
- *Data Collection*
- *Data Labeling*
- *Data cleaning*[^data-cleaning]
- *Feature Engineering*
- *Model Training*
- *Model Evaluation*
- *Model Deployment*
- *Model Monitoring*
[^data-cleaning]: Nella fase di *Data Cleaning* non rientrano soltanto le operazioni strettamente di pulizia 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.
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.
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 *"#"*.
A questo punto è stato possibile separare i *fix* di Machine Learning e quelli generici.
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}.
