質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.21%

バグ予測に関する研究

受付中

回答 0

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 1
  • VIEW 838

cde

score 10

バグ予測に関する研究で、Tomcatというデータを使いロジスティック回帰と線形判別分析の2つの手法でバグの有無を予測するのですが,Rstudioで実行するのですが以下のプログラムを書き換えればできますか?
tomcatのデータは以下からDLできます。https://terapromise.csc.ncsu.edu/!/#repo/view/head/defect/ck/tomcat/

#繰り返し回数
m_max<-1
#k-foldのk
k_max<-10
#読み込み,書き出しフォルダの定義
dname<-"C:/研究/仮データ(ISBSG)/"
#読み込みファイル名 .csvを含めない
fname<-"isbsg_large_log"

df <- read.csv(paste(dname,fname,".csv", sep = ""), header=T, row.names=NULL)
for(m in 1:m_max){
    set.seed(m)
    ds <- df[order(runif(nrow(df))),]
    for(k in 1:k_max){
        d <- ds[-round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):-round(nrow(df)/k_max*k),]
        write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Fit_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
        d <- ds[round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):round(nrow(df)/k_max*k),]
        write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Tst_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)

    }
}


以下のプログラム実行するとError in cbind(test.df, fit.lm.pred) : object 'fit.lm.pred' not foundというエラーが出ます。

#繰り返し回数
m_max<-1
#k-foldのk
k_max<-10
#読み込み,書き出しフォルダの定義
dname<-"C:/Users/実験用/"
#読み込みファイル名 .csvを含めない
fname<-"Tomcat"

df <- read.csv(paste(dname,fname,".csv", sep = ""), header=T, row.names=NULL)
for(m in 1:m_max){
  set.seed(m)
  ds <- df[order(runif(nrow(df))),]
  for(k in 1:k_max){
    d <- ds[-round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):-round(nrow(df)/k_max*k),]
    write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Fit_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
    d <- ds[round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):round(nrow(df)/k_max*k),]
    write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Tst_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)

    #ロジスティック回帰
    #result1=lm(bug~wmc+dit+noc+cbo+rfc+lcom+npm+lcom3+loc+dam+moa+ic+cbm,data=fit.df)
    result1=glm(bug~.,data=fit.df)
    #↓結果についてステップ関数
    step.glm<-step(result1)
    #結果
    summary(result1)

    # 線形判別
    library(MASS)
    result2 <- lda(bug ~., data = fit.df, na.action = "na.omit", CV = TRUE)
    # 
    result2
    # 
    ct <- table(fit.df$bug, result2$class)
    diag(prop.table(ct,1))
    sum(diag(prop.table(ct)))

    if(m==0||k==0){
      result_summary.df<-cbind(cbind(test.df,fit.lm.pred),fit.rf.pred)
    }else{
      result_summary.df<-rbind(result_summary.df,cbind(cbind(test.df,fit.lm.pred),fit.rf.pred))
    }
  }
}
write.csv(result_summary.df,paste(dname,"result_summary.csv",sep=""))
コード
  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正の依頼

  • MasahikoHirata

    2016/11/16 23:47

    このままでは、データをcsvにしただけになってしまいます。まずはモデルを作成から。

    キャンセル

  • MasahikoHirata

    2016/11/17 00:35

    机上なので間違えていたらすみません。エラーとして'fit.lm.pred'が見つからないと出ていますが。ここ順番がpred.lm.fit’では?(最近はなれているので)。’predict’の'lm'の'fit'かなぁと。

    キャンセル

  • ikedas

    2016/11/17 09:47 編集

    同じことについていくつも質問を作って放置するのはやめてください。当teratailだけではありません。ここで質問していらっしゃる件の回答は、もうYahoo知恵袋でもらっているでしょう? http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q12166899527

    キャンセル

  • 退会済みユーザー

    2016/11/17 09:47

    こちらの質問が他のユーザから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました
    「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。

まだ回答がついていません

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.21%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

同じタグがついた質問を見る