Yazılım Maliyet Tahmininde Makine Öğrenimi ve Geleneksel Yöntemlerin Karşılaştırmalı Analizi

Authors : Mehtap Ayal, Serdar Solak

Pages : 120-140

Doi:10.51764/smutgd.1768788

View : 70 | Download : 242

Publication Date : 2025-12-12

Article Type : Research Paper

Abstract :Yazılım projelerinde maliyet ve çaba tahmini, proje planlaması ve kaynak yönetimi açısından kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel yöntemler yıllardır bu alanda kullanılmakta olsa da son yıllarda makine öğrenimi (ML) tabanlı modeller, doğruluk ve uygulanabilirlik açısından önemli avantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada, yazılım geliştirme çaba tahmini alanında kullanılan geleneksel ve makine öğrenimi yöntemleri karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Geleneksel yaklaşımların temel prensipleri açıklanmış, ardından makine öğrenimi tekniklerinin potansiyeli ve sınırlılıkları değerlendirilmiştir. Ayrıca, her iki yöntemin farklı veri setleri üzerindeki performansları incelenmiş, doğruluk, esneklik ve veri bağımlılığı gibi kriterler açısından karşılaştırmaları yapılmıştır. Sonuç olarak, tek bir yöntemin her veri setinde en iyi sonucu vermediği, ancak uygun veri ön işleme, özellik seçimi ve model yapılandırması ile makine öğrenimi tabanlı yaklaşımların geleneksel yöntemlere kıyasla daha üstün performans sergileyebildiği görülmüştür. Çalışma, yazılım çaba tahmini için model seçiminin proje bağlamına göre dikkatle yapılması gerektiğini vurgulamakta ve gelecekteki araştırmalar için çeşitli öneriler sunmaktadır.
Keywords : COCOMO, Geleneksel Yöntemler, Yazılım Maliyet Tahmini, Makine Öğrenimi Yöntemleri

ORIGINAL ARTICLE URL