Решение задачи автоматизированного определения приоритетов при регрессионном тестировании

Аннотация

В данной работе представлены разработка и реализация модели машинного обучения для автоматизации процесса приоритизации тестирования REST API на основе ключевых критериев, таких как количество ошибок, важность HTTP- методов, влияние на состояние базы данных, частота вызовов и количество зависимостей. Были рассмотрены различные методы классификации данных и построены модели, способные классифицировать API-методы по уровням приоритета: низкий, средний и высокий