Какие методы можно использовать для повышения точности прогнозирования результатов тестирования?

Для повышения точности прогнозирования результатов тестирования можно использовать следующие методы:

• Машинное обучение. na-journal.ru Алгоритмы обучаются на существующих тестовых наборах и исходном коде, чтобы понимать логику и функциональность программного обеспечения. na-journal.ru На основе этих данных они могут генерировать новые тестовые случаи. na-journal.ru
• Генетические алгоритмы. na-journal.ru Имитируют процесс естественного отбора, генерируют множество возможных тестовых случаев и постепенно улучшают их качество через итеративный процесс. na-journal.ru
• Анализ статического кода. na-journal.ru Позволяет выявлять потенциальные проблемные участки в коде и генерировать соответствующие тесты. na-journal.ru Эти методы анализируют исходный код без его выполнения, что позволяет выявить потенциальные дефекты на ранних стадиях разработки. na-journal.ru
• Ансамблевые методы. na-journal.ru Комбинируют результаты нескольких моделей для повышения точности предсказаний. na-journal.ru Эти методы особенно эффективны в случаях, когда отдельные модели дают противоречивые результаты. na-journal.ru
• Перекрёстная проверка (кросс-валидация). hub.exponenta.ru Метод оценки модели машинного обучения, используемый для анализа эффективности алгоритма при составлении прогнозов на новых наборах данных, на которых он не обучался. hub.exponenta.ru
• Подбор гиперпараметров. 4brain.ru deepmachinelearning.ru С помощью валидационной выборки или кросс-валидации подбирают наилучшие гиперпараметры модели. deepmachinelearning.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи машинного обучения и доступных данных. 4brain.ru