随着智能网联的技术发展，新能源汽车行业控制器的代码量越来越大，测试工作量和要求也随之越来越大、越来越高。传统的测试用例编写、测试策略制定、测试用例选择方法已难以满足。
通过AI来辅助测试策略制定、测试用例选择及测试用例优化，可以极大地提高测试效率和质量，并减少人工工作量。下面将探讨如何实现这一目标的一些具体方法：
步骤1：数据收集与预处理
- 收集历史项目数据，包括但不限于缺陷报告（包含缺陷类型、严重程度、所在模块等信息）、代码变更记录、需求变更日志、模块复杂度指标（如圈复杂度）等。
- 使用Python的数据处理库（如pandas）对数据进行清洗、整合和标准化。
步骤2：特征工程与模型训练
- 根据测试理论知识定义可能影响测试策略的关键特征变量，并构建相应的特征向量。
- 利用机器学习算法（例如逻辑回归、决策树或随机森林）建立一个预测模型，用于预测风险区域或者潜在的高缺陷率模块。可以使用Python中的scikit-learn库实现这一过程。
Python
1from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
2from sklearn.model_selection import train_test_split
3from sklearn.metrics import classification_report
4
5# 假设df是经过预处理的数据框，features是特征列名列表，target是目标列名
6X = df[features]
7y = df[target]
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9# 划分训练集和测试集
10X_train, X_test, y_train, y_test = tr
