Abstract-In maskininlärning, övervakade klassificeringar används för att få förutsägelser för omärkta data genom att sluta förutsägelsefunktioner med hjälp av märkta data. Övervakade klassificeringar tillämpas i stor utsträckning inom områden som beräkningsbiologi, beräkningsfysik och hälso- och sjukvård för att fatta kritiska beslut. Det är dock ofta svårt att testa övervakade klassificeringar eftersom de förväntade svaren är okända. Detta är allmänt känt som oraklet problem och metamorfisk testning (MT) har använts för att testa sådana program. I MT utvecklas metamorfa relationer (MRs) från inneboende egenskaper hos den programvara som testas (SUT). Dessa MR används för att generera testdata och för att kontrollera att testresultaten är korrekta utan förekomst av ett testorakel. MT:s effektivitet beror i hög grad på de MR-värden som används för testning. I detta dokument har vi genomfört en omfattande empirisk studie för att utvärdera feldetekteringseffektiviteten hos MR som har använts i flera tidigare studier för att testa övervakade klassificeringar. Vår studie använder totalt 709 nåbara mutanter som genereras av flera mutationsmotorer och använder datauppsättningar med varierande egenskaper för att testa SUT. Våra resultat visar att endast 14,8 procent av dessa mutanter upptäcks med hjälp av MR och att feldetekteringseffektiviteten hos dessa MR inte skalas med det ökade antalet mutanter jämfört med vad som rapporterades i tidigare studier.
Saha och Kanewala REF utvärderade emellertid nyligen effektiviteten hos MR för att testa övervakade klassificeringar baserade på mutationer i system-under-testet.
Fault Detection Effectiveness of Metamorphic Relations Developed for Testing Supervised Classifiers
{'venue': '2019 IEEE International Conference On Artificial Intelligence Testing (AITest)', 'journal': '2019 IEEE International Conference On Artificial Intelligence Testing (AITest)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}