Un incidente, en la percepción de la tecnología de la información, es un evento que no forma parte de un proceso normal y que interrumpe el procedimiento operativo. Este trabajo de investigación se centra particularmente en incidentes de falla de software. En cualquier entorno operativo, una falla de software puede poner en riesgo la calidad y el rendimiento de los servicios. Se realizan muchos esfuerzos para superar este incidente de falla de software y restaurar el servicio normal lo antes posible. La principal contribución de este estudio es la clasificación y predicción de incidentes de falla de software utilizando aprendizaje automático. En este estudio, se utiliza un enfoque de aprendizaje activo para etiquetar selectivamente aquellos datos que se consideran más informativos para construir modelos. En primer lugar, se selecciona la muestra con la mayor aleatoriedad (entropía) para etiquetar. En segundo lugar, para clasificar la observación etiquetada en las clases de falla o no falla, se utiliza un clasificador binario que predice la etiqueta de clase objetivo como falla o no. Para la clasificación, se
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