Для повышения точности прогнозирования результатов тестирования можно использовать следующие методы:

• Машинное обучение. 1 Алгоритмы обучаются на существующих тестовых наборах и исходном коде, чтобы понимать логику и функциональность программного обеспечения. 1 На основе этих данных они могут генерировать новые тестовые случаи. 1
• Генетические алгоритмы. 1 Имитируют процесс естественного отбора, генерируют множество возможных тестовых случаев и постепенно улучшают их качество через итеративный процесс. 1
• Анализ статического кода. 1 Позволяет выявлять потенциальные проблемные участки в коде и генерировать соответствующие тесты. 1 Эти методы анализируют исходный код без его выполнения, что позволяет выявить потенциальные дефекты на ранних стадиях разработки. 1
• Ансамблевые методы. 1 Комбинируют результаты нескольких моделей для повышения точности предсказаний. 1 Эти методы особенно эффективны в случаях, когда отдельные модели дают противоречивые результаты. 1
• Перекрёстная проверка (кросс-валидация). 3 Метод оценки модели машинного обучения, используемый для анализа эффективности алгоритма при составлении прогнозов на новых наборах данных, на которых он не обучался. 3
• Подбор гиперпараметров. 45 С помощью валидационной выборки или кросс-валидации подбирают наилучшие гиперпараметры модели. 5

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