测试边界值(上点、内点、离点)

本文详细解释了测试中的边界值概念,包括上点、离点和内点,并通过具体实例进行了说明。

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上点:就是指得边界上得点,开区间的话,上点就是在域外,闭区间得话,上点就是在域内。

离点:指得就是离上点最近得点,如果是开区间,那么离点就在域内,如果是闭区间,那么离点就在域外。

内点:域内得任意点都是内点。

实例:    (6,15]

       上点:6   15    

       离点:7   16

posted on 2014-11-28 11:53 Ethon 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/wakey/p/4128179.html

### 边界值分析与离群检测的概念 边界值分析是一种用于测试和验证数据的方法,通常关注输入变量的有效范围边缘。它假设大多数错误发生在这些极端情况下[^1]。在实际应用中,边界值可以被定义为接近最小值或最大值的数据。 离群是指与其他观测值显著不同的数据。它们可能由测量误差、异常事件或其他原因引起。离群检测的目标是从一组数据中识别出这些不寻常的对象。常见的离群检测方法包括基于统计学的模型[^2]、基于密度的技术[^4]以及专门设计的算法集合[^3]。 --- ### 处理边界值与离群的具体方法 #### 1. **边界值分析** 对于边界值的处理,主要集中在以下几个方面: - 定义合理的上下限:根据领域知识设定阈值来过滤掉超出合理范围的数据。 - 特征缩放与标准化:通过对数值型特征进行变换(如Z-score标准化),使得所有维度具有相同的尺度。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) ``` #### 2. **离群检测** 以下是几种常用的离群检测技术: ##### 统计模型法 利用随机模型描述正常样本的行为模式,任何偏离此模型预测的概率较低者即视为潜在离群。例如,在假定数据服从高斯分布的前提下计算马氏距离或者z分数。 ```python import numpy as np from scipy.stats import zscore zscores = np.abs(zscore(data)) outliers_statistical = (zscores > 3).any(axis=1) ``` ##### 密度估计法 依据局部邻域内的对象密集程度判断是否属于稀疏区间的成员作为衡量标准之一。LOF(Local Outlier Factor)是一个典型代表,它通过比较目标实例相对于其k近邻平均拥挤状况得出结论。 ```python from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination='auto') y_pred_lof = lof.fit_predict(data) ``` ##### 使用sklearn库实现其他算法 Scikit-Learn还提供了一系列工具支持更复杂的场景需求,比如One-Class SVM、Isolation Forest等。 ```python from sklearn.svm import OneClassSVM ocsvm = OneClassSVM(gamma='scale', nu=0.1) predictions_ocsvm = ocsvm.fit_predict(data) from sklearn.ensemble import IsolationForest iforest = IsolationForest(contamination=0.05) anomalies_iforest = iforest.predict(data) ``` --- ### 结论 无论是执行边界值审查还是实施全面的离群筛查流程,都需结合具体业务背景选取最合适的策略组合。上述提到的各种手段各有千秋,适用于不同类型的问题环境之中[^4]。
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