From e4dbbd1a451ffb65a4adb824dc8dca8ac326fd28 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: norangebit Date: Fri, 4 Jun 2021 12:21:51 +0200 Subject: [PATCH] Refactoring --- src/chapter_2.md | 47 ++++++++++++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 32 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/src/chapter_2.md b/src/chapter_2.md index b27a3be..d3e4cf5 100644 --- a/src/chapter_2.md +++ b/src/chapter_2.md @@ -18,16 +18,16 @@ I progetti che hanno superato questa prima selezione dovevano: - avere dieci contributors. - avere almeno venticinque fork. -Alla fine di questa prima selezione sono rimasti solo sessantasei repository 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 solo rimasti trenta progetti. +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. ## Fetch di issues e commit 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 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 rendere *frictionless* il processo di fetch. +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. Con il processo precedentemente illustrato è stato possibile recuperare: @@ -38,25 +38,42 @@ Con il processo precedentemente illustrato è stato possibile recuperare: ### Classificazione delle issues -Al fine di poter eseguire un confronto tra i *bugfix* di \ac{ML} e quelli *generici* è stato necessario classificare sia le issues che i commit. +Al fine di poter eseguire un confronto tra i *fix* di \ac{ML} e quelli *generici* è stato necessario classificare sia le issues che i commit. 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. -I due modelli analizzati sono basati su: -- una classificazione tramite una lista di vocaboli tipici del \ac{ML}. +I due modelli considerati sono: + +- un classificatore statico basato su una lista di vocaboli tipici del \ac{ML}. - un modello *naïve Bayes* [@2021naivebayesclassifier; @harrington2012machinelearningaction]. -La prima classificazione non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}. +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. -A partire da questo dataset è stato definito un training set attraverso il quale si è allenato il modello bayesiano. +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. -Le performance del primo modello sono state valutate attraverso il dataset di issues *labellate*, mentre per quanto il modello bayesiano la valutazione è avvenuta attraverso l'impiego del test set. Al fine di poter confrontare i due modelli sono state utilizzate le metriche di precision e recall. Com'è possibile notare dai valori riportati in @tbl:confronto-modelli-classificazione-issues, il modello... @@ -69,10 +86,10 @@ Com'è possibile notare dai valori riportati in @tbl:confronto-modelli-classific ### Classificazione dei commit -Prima di poter classificare i commit si è reso necessaria un'ulteriore fase di filtraggio in modo da poter separare i commit di *bug fixing* da quelli generici. -Sono stati considerati come commit di *fix* tutti quei commit che, all'interno del messaggio, facevano riferimento a delle issues attraverso la notazione *"#"*. +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 *"#"*. Questa operazione ha ridotto il dataset dei commit a $3321$ unità. -A questo punto è stato possibile separare i *bugfix* di Machine Learning e quelli generici. -La classificazione è stata ottenuta sfruttando 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}. +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}.