如何使用 AI 分析测试执行输出（SQL 输出）来设计回归套件？
How to Use AI to analyse test execution output (SQL output) to design a regression suite?
我们目前 运行 SQL 报告提取测试执行输出，以便我们可以查看测试的成功程度，然后对将哪些测试添加到我们的回归套件进行有根据的猜测。
然而，这很耗时，因为它需要有人检查所有数据并做出某些假设。
我的任务是研究使用人工智能来筛选数据的可能性，并且想知道是否有人尝试过这个以及他们是如何实施的。
我不确定这是否可行，但您可以使用 out-of-the-box Python 的 scikit-learn
就这么简单：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
import pandas as pd
####DATA PREP##
data = pd.read_csv('filepath')
#Forgot the target xD
# target = pd.read_csv('target_data_filepath')
target = data.target #If target is in data
other_data = pd.read_csv('filepath_other')
###MAKE MODEL##
tfidf_vect = TfidfVectorizer()
mpl_class = MLPClassifier()
pipe = Pipeline([('Tfidf Vectorizer', tfidf_vect),('MLP Classifier', mlp_class)]
pipe.fit(data, target) #remove target from data beforehand if applies
####PREDICT###
pipe.predict(other_data)
data 是您在单独条目中的文本，每个记录的全部输出
target 是你事先找到的，是否应该包含在某处
other_data就是你要测试的
但请注意，以上只是一个模型，我不保证我的所有方法名称都是正确的。阅读请关注 scikit-learn's doku, quite expensive but extensive books like Building Machine Learning Systems with Python on Packt and lots of lots of other free blogs like this machinelearningmastery.com
我们目前 运行 SQL 报告提取测试执行输出，以便我们可以查看测试的成功程度，然后对将哪些测试添加到我们的回归套件进行有根据的猜测。
然而，这很耗时，因为它需要有人检查所有数据并做出某些假设。
我的任务是研究使用人工智能来筛选数据的可能性，并且想知道是否有人尝试过这个以及他们是如何实施的。
我不确定这是否可行，但您可以使用 out-of-the-box Python 的 scikit-learn
就这么简单：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
import pandas as pd
####DATA PREP##
data = pd.read_csv('filepath')
#Forgot the target xD
# target = pd.read_csv('target_data_filepath')
target = data.target #If target is in data
other_data = pd.read_csv('filepath_other')
###MAKE MODEL##
tfidf_vect = TfidfVectorizer()
mpl_class = MLPClassifier()
pipe = Pipeline([('Tfidf Vectorizer', tfidf_vect),('MLP Classifier', mlp_class)]
pipe.fit(data, target) #remove target from data beforehand if applies
####PREDICT###
pipe.predict(other_data)
data 是您在单独条目中的文本，每个记录的全部输出
target 是你事先找到的，是否应该包含在某处
other_data就是你要测试的
但请注意，以上只是一个模型，我不保证我的所有方法名称都是正确的。阅读请关注 scikit-learn's doku, quite expensive but extensive books like Building Machine Learning Systems with Python on Packt and lots of lots of other free blogs like this machinelearningmastery.com