Yazılım Projelerinin Maliyet Tahmini için WEKA’da Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırmalı Analizi

Yazılım projelerinin en önemli sorunlarından biri, yazılım maliyet tahminidir. tahmini, yazılımın gerçekleştirilmesi aşamasında gereken bütçenin tahmin edilmesidir. Proje yöneticisi, proje maliyetini doğru ederek projedeki belirsizlikleri azaltır. Aksi takdirde çok ciddi ekonomik sıkıntılar doğmaktadır. Büyük projelerin %60’ı ön görülen bütçelerini aşmıştır. Bir takım %15 aşımı nedeniyle hiçbir zaman tamamlanmadığı gözlemlenmiştir. büyümesi ve karmaşıklaşması sonucunda sürekli yeni hesaplama yöntemleri geliştirilmektedir. Bu çalışmada maliyeti, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak edilmeye çalışılmıştır. bilgi analizi için Waikato ortamında (WEKA) bulunan 27 farklı algoritmasında denenerek yapılmıştır. Algoritmalar 10 kat çapraz doğrulama tekniği ile PROMISE veri deposundan alınan COCOMO81, COCOMONASA COCOMONASA2 setlerine uygulanmış sonuçlar, performans ölçütü korelasyon katsayısı, hata oranları ortalama mutlak (mean absolute error - MAE), kök kare (root mean squared RMSE), bağıl hata(relative RAE) relative RRSE) baz alınarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde bir algoritmanın her iyi sonucu üretmediği, setleriyle sonuçlar ürettiği bilgisine ulaşılmıştır. Bazı algoritmaların bazı setlerinde çalışırken parametrelerle kötü verebileceği çalışma sayesinde tahmini hangi kullanılabileceği, bu COCOMO uygulandığında sonuçlarının neler olabileceği çalışan hangileri olduğu