1．等价类 等价类是指某个输入域的子集合。...在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其他值的测试，因此，可以把全部输入数据合理划分为若干等价类，在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果...与等价划分的区别： （1）边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件。 （2）边界值分析不仅考虑输入条件，还要考虑输出空间产生的测试情况。...基本流：是经过用例的最简单的路径（无任何差错，程序从开始直接执行到结束） 备选流：一个备选流可能从基本流开始，在某个特定条件下执行，然后重新加入基本流中，也可以起源于另一个备选流，或终止用例，不在加入到基本流中...4)动作项：在右下部，列出在条件项的各种取值情况下应该采取的动作。 判定表的建立步骤： 1)确定规则的个数.假如有n个条件。每个条件有两个取值（0,1）,故有2的n次方种规则。
设计用例方法 1.等价类 定义：把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。等价类数据一般分为有效等级类和无效等级类。...构造测试用例方法： 1）明确需求 2）分析需求中包含功能数 3）确认每一个独立功能具有多少输入 4）确认每个输入的规则 5）针对每个输入设计等价类表：有效数据和无效数据。...类似于白盒测试中的路径覆盖，通过画流程图分析功能的路径。 如下图所示，用例经过的每条路径都用基本流和备选流来表示，直黑线表示基本流，是经过用例的最简单的路径。...确定因子与状态是设计测试用例的关键。因此要求尽可能全面的正确的确定取值,以确保测试用例的设计作到完整与有效。...构造 测试用例方法： 1）从需求中找出因子（输入参数） 2）从需求中找出因子状态（输入参数对应的取值）并编号，画出因子状态表 3）合并或补充因子状态表，代入正交表 4）拆分正交表，替换成文字，一行是一条用例
设计用例方法 1.等价类 定义：把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。等价类数据一般分为有效等级类和无效等级类。...构造测试用例方法： 1）明确需求 2）分析需求中包含功能数 3）确认每一个独立功能具有多少输入 4）确认每个输入的规则 5）针对每个输入设计等价类表：有效数据和无效数据。...类似于白盒测试中的路径覆盖，通过画流程图分析功能的路径。 如下图所示，用例经过的每条路径都用基本流和备选流来表示，直黑线表示基本流，是经过用例的最简单的路径。...确定因子与状态是设计测试用例的关键。因此要求尽可能全面的正确的确定取值,以确保测试用例的设计作到完整与有效。...构造测试用例方法： 1）从需求中找出因子（输入参数） 2）从需求中找出因子状态（输入参数对应的取值）并编号，画出因子状态表 3）合并或补充因子状态表，代入正交表 4）拆分正交表，替换成文字，一行是一条用例
需要把用户所有可能输入的数据，划分成若干份（若干个子集），然后从每一个子集当中选取少数具有代表性的数据作为测试用例，这种方法被称为——等价类划分法。...所有的有效等价类和无效等价类合起来，就是整个的测试数据范围。 等价类划分原则 通常按照以下规则进行划分等价类： 1.如果规定输入的取值范围或个数时，则划分一个有效等价类和两个无效等价类。...10.从各个分类中挑选测试用例数据。 划分等价类要点：文本框要求输入的长度、输入的类型、组成规则、是否为空、是否重复—区分大小写、是否去除空格。...实例 等价类设计步骤的前3个步骤，可以通过等价类表这种方法来辅助进行分析。 例：计算 1—100 的整数之和（包括 1 和 100） 以上面的计算器来举例，这次是计算1–100中的其中两个整数之和。...设计测试用例 先编写一个很简单的用例，只包含最关键的一些信息，比如用例编号，属于的等价类，两个输入框中的测试数据，还有预期结果。 因为这里想要得到最终结果的话涉及到了多个元素，这里就需要输入两个值。
对于解决此类问题，IBM SPSSStatistics 软件提供了一种新的行之有效的模型分析方法：Nearest Neighbor Analysis（最近邻元素分析模型）。...本文将简单介绍最近邻元素分析模型的概念，并详细探讨本案例中该模型的分析方法和步骤。...相互临近的实例被称之为“Neighbors（邻居）”。当我们向模型中引入一条新的实例，它和模型当中已经存在的每一个实例之间的距离将会被计算出来。这样，与这条新实例最相近的邻居就被区分出来了。...对 Training（训练数据），从表中可以看到只有一个 Automobile（小轿车）个案被错误地划分成为卡车，而对于 Truck（卡车），只有 7 个卡车个案被错误地划分为小轿车，因此总体的准确率达到了...：代表 Training （训练）数据的 Variance（方差）值； N：代表 Training 数据中有效的个案个数； errorSummary 的值已经生成，通过选择图 14 中的下拉菜单中的项
对于第二个问题，主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题，我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细内容！ 1、特征工程是什么 首先来解释下什么是特征工程？...此外，你还可以画出不同子集的一个精度图，根据绘制的图形来找出性能最好的一组特征。 这就是特征工程的子问题之一——特征选择，它的目的是从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集，从而达到降维的效果。...另外做特征子集选取的方法还有wrapper（封装器）和Embeded(集成方法)。...(4)验证过程( Validation Procedure )：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性。 3.2 特征提取 特征提取的子问题之二——特征提取。...比如通过变换特征取值来减少原始数据中某个特征的取值个数等。
，即程序的输入域划分成若干部分（子集），然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例；该方法是一种重要的，常用的黑盒测试用例设计方法。...1） 划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的。并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试。...3）设计测试用例(将等价类转化成测试用例)： 在确立了等价类后，可建立等价类表，列出所有划分出的等价类： [输入条件] [有效等价类] [无效等价类] 然后从划分出的等价类中按以下三个原则设计测试用例...前面因果图方法中已经用到了判定表。判定表（DECisionTable）是分析和表达多逻辑条件下执行不同操作的情况下的工具。在程序设计发展的初期，判定表就已被当作编写程序的辅助工具了。...在判定表中贯穿条件项和动作项的一列就是一条规则。显然，判定表中列出多少组条件取值，也就有多少条规则，既条件项和动作项有多少列。 判定表的建立步骤：（根据软件规格说明） ① 确定规则的个数。
这些数据在测试中的作用等价于其所属部分的其他值。 二、等价类划分法的术语 等价类：输入域的各个子集，该子集中所有数据在测试中的作用都是等效的。...从等价类中选取个别数据用于测试的效果和该子集中所有数据用于测试的效果一样。...三、等价类划分原则 确定了输入条件取值范围或值的个数，可以划分出1个有效等价类和2个无效等价类。...软件测试用例设计之判定表驱动法 一、判定表的定义 判定表适用于多逻辑条件下执行多操作的情况。在所有的黑盒测试方法中，判定表驱动法是最严格，最具有逻辑性的测试方法。...七、判定表驱动法的优点 全面地列出所有可能性，避免遗漏 是最具有逻辑性最严格的测试用例设计方法，适用于复杂逻辑下多输入输出的情况。 八、判定表驱动法的缺点 不能表达重复执行的动作，例如循环结构。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么？...该方法简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。...1.Pearson相关系数（Pearson Correlation） 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性。 1）原理介绍 ?...基于树的方法是最简单的方法之一，因为他们可以很好地模拟非线性关系，不需要太多的调整。但是要避免的主要是过度拟合，因此树的深度应该相对较小，并且应该应用交叉验证。...去掉取值变化小的特征方法一般用在特征选择前作为一个预处理的工作，即先去掉取值变化小的特征，然后再使用其他特征选择方法选择特征。
那特征工程是什么？ 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。...1.实现原理 离散型变量： 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。 如果100%都是1，那这个特征就没意义了。...该方法简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。...1.Pearson相关系数（Pearson Correlation） 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性。 1）原理介绍 ?...基于树的方法是最简单的方法之一，因为他们可以很好地模拟非线性关系，不需要太多的调整。但是要避免的主要是过度拟合，因此树的深度应该相对较小，并且应该应用交叉验证。
2 用例设计方法 一、等价类划分 等价列划分设计方法是把所有可能的输入数据划分成若干部分（子集），然后从每一个子集中选取少量具有代表性的数据作为测试用例，测试某等价类的代表值就等于对这一类其他值的测试。...下面是确定等价类的原则： （1）在输入条件规定了取值范围的情况下，则可以确立一个有效等价类（在取值范围之内）和两个无效等价类（小于取值范围和大于取值范围） 例如：在输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下...与等价划分的区别：边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件。 三、场景法 通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述，从而提高测试效果。...基本流：采用直黑线表示，是经过用例的最简单的路径（无任何差错，程序从开始直接执行到结束） 备选流：采用不同颜色表示，一个备选流可能从基本流开始，在某个特定条件下执行，然后重新加入基本流中，也可以起源于另一个备选流...从判定表可设计出测试用例：6个测试用例是所需的数据。 五、错误推测法 错误推测法就是根据经验和直觉推测程序中所有可能存在的各种错误，从而有针对性地设计测试用例的方法。
2.1、等价类划分法 2.1.1、定义 等价类测试是把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分成若干部分（子集），然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。...如果规定了输入数据必须遵循的规则，可确定一个合理的等价类（符合规则）和若干个不合理的等价类（从各种角度违法规则） 如果输入是布尔表达式，可以分为一个有效的等价类和一个无效的等价类 如果已划分的等价类中各元素在程序中的处理方式不同...2.3 、判定表方法 考虑输入与输出变量取值之间的关系，比较复杂，需要更多的规则 在一些数据处理问题中，某些操作是否实施依赖于多个逻辑条件的取值，在这些逻辑条件取值的组合构成的多种情况下，分别执行不同的操作...在所有的功能测试方法中，基于决策表的测试方法是最严格的决策表通常由四个部分组成。...，从全面试验中挑选出有代表性的点进行测试。
划分的子集应该满足如下因素： （1）每个子集内部所有的数据都是等价的 （2）子集之间互不相交 （3）所有子集的并集是整个输入域或输出域 PS: （1）【有效等价类】是相对于规格说明合理的、...在现实情况中，由于缺陷的可能情况非常多，一个子集中的数据对某种缺陷是等价的，但对另外一种缺陷可能又是不等价的。...如果是三角形的话，是什么哪种三角形？ 小结 ：决策表测试仅适合对输入域展开分析，不适合对输出域展开测试。...基本流：采用直黑线表示，是经过用例的最简单的路径（无任何差错，程序从开始直接执行到结束） 备选流：采用不同颜色表示，一个备选流可能从基本流开始，在某个特定条件下执行，然后重新加入基本流中，也可以起源于另一个备选流...例如，在下面的矩阵中， V（有效）用于表明这个条件必须是 VALID（有效的）才可执行基本流， 而 I（无效）用于表明这种条件下将激活所需备选流。
计数编码是将类别特征用其对应的计数来代替，这对线性和非线性模型都有效。这种方法对异常值比较敏感，特征取值也可能冲突。 计数排名编码。...对于分类问题，好的特征应该是在同一个类别中取值比较相似，而在不同类别中取值差异较大。...最简单的方法则是在每一个特征子集上训练并评估模型，从而找出最优的特征子集。 :::hljs-center 图片 ::: 缺点： 样本不够充分的情况下容易过拟合； 特征变量较多时计算复杂度太高。...首先选择N个得分最高的特征作为特征子集，将其加入一个限制最大长度的优先队列，每次从队列中取出得分最高的子集，然后穷举向该子集加入一个特征后产生的所有特征集，将这些特征集加入队列。 最优优先搜索。...与定向搜索类似，唯一的不同是不限制优先队列的长度。 启发式搜索。 序列向前选择。特征子集从空集开始，每次只加入一个特征，这是一种贪心算法。 序列向后选择。特征子集从全集开始，每次删除一个特征。
这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策"：我们先看“它是什么颜色?"，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态?" ，如果是“蜷缩" ，我们再判断“它敲起来是什么声音?"...从根结点开始，递归地产生决策树，不断的选取局部最优的特征，将训练集分割成能够基本正确分类的子集。（如图4.1所示） 剪枝过程：有预剪枝和后剪枝两类方法。...因此 ID3 算法在递归过程中，每次选择最大信息增益的属性作为当前的划分属性，即在图4.2的算法流程的第8行中，选择属性 ? 。 表4.1 西瓜数据集2.0 ?...中 {色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感} 每个属性的信息增益，以属性”色泽“为例，它有3个可能的取值，即 {青绿，乌黑，浅白} ，使用该属性（色泽）对数据集 ? 进行划分，即得到3个子集： ?...4.4 连续值与缺失值处理 下述方法为 C4.5决策树算法中采用。
对于第二个问题，主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题，我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细内容！ 1、特征工程是什么 首先来解释下什么是特征工程？...此外，你还可以画出不同子集的一个精度图，根据绘制的图形来找出性能最好的一组特征。 这就是特征工程的子问题之一——特征选择，它的目的是从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集，从而达到降维的效果。...(4) 验证过程( Validation Procedure ) ：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性。 3.2 特征提取 特征工程的子问题之二——特征提取。...比如通过变换特征取值来减少原始数据中某个特征的取值个数等。...特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集，从而达到降维的效果 了解这几个术语的意思后，我们来看看他们之间的关系。
常见的用例设计方法 等价类划分法（适用于输入项少，输入项的属性或者特性相同） 边界值分析法（适用于有范围约束的情况） 判定表法（适用于有明显的条件及其对应的动作的情况） 因果图法...） 正交实验法（适用于多条件或多输入情况） 异常分析法（适用于大多数软件，从经验上判断容易出现错误或缺陷的地方设计用例） 错误猜测法 等价类划分法 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分子集...,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。...该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 有效等价类：有效等价类是程序规格说明有意义，合法的输入数据 无效等价类：无效等价类是程序规格说明无意义，不合法的输入数据。...,可确立n个有效等价类和一个无效等价类. 5、在规定了输入数据必须遵守的规则的情况下,可确立一个有效等价类符合规则和若干个无效等价类从不同角度违反规则. 6、在确知已划分的等价类中各元素在程序处理中的方式不同的情况下
两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。...从训练集中得出分类模式的方法很多，有基于文本特征向量相关性的方法、基于神经网络技术的方法、基于遗传算法的方法、基于关联的方法、基于EM算法的方法等。...决策树用于对新样本的分类，即通过决策树对新样本属性值的测试，从树的根节点开始，按照样本属性的取值，逐渐沿着决策树向下，直到树的叶节点，该叶节点表示的类别就是新样本的类别。...其主算法步骤如下： 1）从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集（称为“窗口”）； 2）用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树； 3）对训练集（窗口除外）中例子用所得决策树进行类别判定，找出错判的例子...建树算法： 1）对当前例子集合，计算各特征的互信息； 2）选择互信息最大的特征 ； 3）把在 处取值相同的例子归于同一子集， 取几个值就得到几个子集； 4）对既含正例又含反例的子集，递归调用建树算法；
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