(2016-12-13) Fernandes Neto, Eça da Rocha; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/6325583065151828
Este trabalho se propõe a realizar o dimensionamento automático de requisitos de software utilizando uma abordagem de aprendizado de máquina. A base de dados utilizada é real e foi obtida de uma empresa que trabalha com processo de desenvol- vimento baseado no Scrum e estimativa Planning Poker. Durante os estudos foram utilizadas técnicas de pré processamento de dados, classificação e seleção de melho- res atributos com os algorítimos termo–inverso da frequência nos documentos (tf-idf) e análise de componentes principais (PCA). O aprendizado de máquina e classificação automática se deu com o uso de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) baseado no histórico de dados disponível. Os testes finais foram realizados com e sem a seleção de atributos via PCA. Está demonstrado que a assertividade é maior quando é feita a seleção dos melhores atributos. A ferramenta fruto do trabalho consegue estimar o tamanho de histórias de usuário com uma generalização de até 91%. Os resultados foram considerados passíveis de serem utilizados em ambiente de produção sem pre- juízo para a equipe de desenvolvimento.
