Для проверки работы модели используется отдельный набор данных - тестовая выборка. После обучения модели ее проверяют на тестовой выборке. Рассмотрим примеры. 1. Загрузите в переменную test_df три первых объекта из тестовой выборки. Подготовьте их к классификации: сохраните признаки в переменной test_features (англ. «признаки для теста»), а целевой признак — в test_target (англ. «цель теста»). Предскажите ответы. Предсказания сохраните в переменной test_predictions. import pandas as pd from sklearn...

Введение Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) революционизируют все больше отраслей, включая процесс тестирования программного обеспечения. Применение этих технологий обещает ускорить процесс разработки, повысить эффективность тестирования и улучшить качество финального продукта. Но на пути к полноценному внедрению AI и ML в сферу тестирования встают различные вызовы, которые необходимо учесть и преодолеть. Почему AI и ML важны для тестирования? AI и ML обладают уникальными возможностями, которые могут значительно улучшить процесс тестирования программного обеспечения...