Sobes.tech
Middle

როგორ განვახორციელოთ თანაბარი განაწილება საზღვრის მნიშვნელობების გამოყენების გარეშე?

sobes.tech AI

პასუხი AI-სგან

სमानადარ კლასების განყოფილება საზღვრის მნიშვნელობების გამოყენების გარეშე მოიცავს მონაცემთა ნაკრებს, რომელიც მოსალოდნელია, რომ სისტემა ერთნაირად დამუშავებს. დიაპაზონის საზღვრის მნიშვნელობების ნაცვლად, თითოეულ კლასისთვის განსაზღვრულია ტიპიური წარმომადგენლები.

ალგორითმი შემდეგია:

  1. მოთხოვნების ანალიზი: გააანალიზეთ ფუნქციონალობა და განსაზღვრეთ, რომელი მონაცემები გავლენას ახდენს სისტემის ქცევაზე.
  2. კლასების განსაზღვრა: გაყოფა მონაცემებს ჯგუფებად, რომლებიც ასახავენ მსგავს სიტუაციებს ან დამუშავების პირობებს. თითოეული კლასის მონაცემები უნდა იქცეს ერთნაირად.
  3. წარმომადგენლების არჩევა: თითოეულ კლასისთვის აირჩიეთ ერთი ან რამდენიმე ტიპიური წარმომადგენელი, საზღვრის მნიშვნელობების ყურადღების გარეშე.
  4. ტესტის შემთხვევების შექმნა: გამოყენება არჩეული წარმომადგენლების, რათა შექმნათ ტესტის შემთხვევები.

მაგალითი: ფუნქცია იღებს რიცხვს 1-დან 100-მდე.

საზღვრის მნიშვნელობების (1, 100) ნაცვლად, შეიძლება განსაზღვროს კლასები:

  • რიცხვები დიაპაზონში (1, 100): მაგალითად, 5, 50, 95.
  • რიცხვები დიაპაზონ გარეთ (< 1): მაგალითად, -10, 0.
  • რიცხვები დიაპაზონ გარეთ (> 100): მაგალითად, 110, 200.

თითოეულ კლასისთვის, არჩეულია წარმომადგენელი, მაგალითად:

  • "დიაპაზონის რიცხვები": 50
  • "დიაპაზონ გარეთ რიცხვები (< 1)": 0
  • "დიაპაზონ გარეთ რიცხვები (> 100)": 150

ამ გზით, ტესტის შემთხვევები მოიცავს ამ წარმომადგენლებს, საზღვრის მნიშვნელობებზე (1 და 100) განსაკუთრებული ყურადღების გარეშე.