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| Autore principale: | |
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| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
2022
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=607870799010 https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/ https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/html/ https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/607870799010.epub https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/movil https://doi.org/10.33571/rpolitec.v18n35a9 |
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Sommario:
- Machine learning aplicado al análisis del rendimiento de desarrollos de software Víctor Daniel Gil-Vera Cristian Seguro-Gallego Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) Modelado Predictivo Análisis de Resultados Pruebas de Rendimiento Inteligencia Artificial Las pruebas de rendimiento son determinantes para medir la calidad de los desarrollos de software, ya que permiten identificar aspectos que se deben mejorar en pro de alcanzar la satisfacción del cliente. El objetivo de este trabajo fue identificar la técnica óptima de Machine Learning para predecir si un desarrollo de software cumple o no con los criterios de aceptación del cliente. Se empleó una base de datos de información obtenida en pruebas de rendimiento a servicios web y la métrica de calidad F1-score. Se concluye que, a pesar de que la técnica de Random Forest obtuvo el mejor puntaje, no es correcto afirmar que sea la mejor técnica de Machine Learning; la cantidad y la calidad de los datos empleados en el entrenamiento desempeñan un papel de gran importancia, al igual que un procesamiento adecuado de la información. 2022 artículo científico 1900-2351 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=607870799010 https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/ https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/html/ https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/607870799010.epub https://www.redalyc.org/journal/6078/607870799010/movil https://doi.org/10.33571/rpolitec.v18n35a9 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=6078 Revista Politécnica application/pdf Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid Revista Politécnica (Colombia) Num.35 Vol.18