Что такое error rate и как корректно считать ошибки?

1️⃣ Как кратко ответить

Error rate — это метрика, показывающая долю ошибок в общем количестве проверенных случаев. Для корректного подсчета ошибок необходимо учитывать все возможные типы ошибок, такие как false positives и false negatives, и использовать соответствующие формулы для расчета, например, error rate = (FP + FN) / N, где FP — количество ложноположительных, FN — ложноотрицательных результатов, N — общее количество проверенных случаев.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Error rate — это показатель, который используется для оценки качества работы системы или процесса, в частности, в области автоматизированного тестирования (AQA). Он отражает долю ошибок в общем количестве проверенных случаев и помогает понять, насколько надежно работает тестируемая система.

Зачем нужен error rate?

Error rate позволяет оценить качество тестирования и выявить слабые места в системе. Это важно для принятия решений о необходимости доработки системы или тестов. В контексте AQA error rate помогает определить, насколько эффективно автоматизированные тесты выявляют дефекты.

Как считать error rate?

Для расчета error rate необходимо учитывать все возможные типы ошибок, которые могут возникнуть в процессе тестирования. Основные типы ошибок включают:

• False Positives (FP): Ложноположительные результаты, когда тест сообщает об ошибке, хотя на самом деле её нет.
• False Negatives (FN): Ложноотрицательные результаты, когда тест не выявляет ошибку, хотя она есть.

Формула для расчета error rate выглядит следующим образом:

[ \text{Error Rate} = \frac{\text{FP} + \text{FN}}{N} ]

где:

• FP — количество ложноположительных результатов.
• FN — количество ложноотрицательных результатов.
• N — общее количество проверенных случаев (включает все положительные и отрицательные результаты).

Пример расчета error rate

Предположим, у нас есть автоматизированный тест, который проверяет 100 случаев. Из них:

• 10 случаев — ложноположительные (FP).
• 5 случаев — ложноотрицательные (FN).

Общее количество проверенных случаев (N) равно 100.

Подставим значения в формулу:

[ \text{Error Rate} = \frac{10 + 5}{100} = 0.15 ]

Это означает, что error rate составляет 15%, что указывает на то, что 15% всех проверенных случаев содержат ошибки.

Практическое применение

В AQA error rate используется для оценки качества тестов и их способности выявлять дефекты. Высокий error rate может указывать на необходимость улучшения тестов или системы. Например, если error rate слишком высок, это может означать, что тесты недостаточно точны или система имеет значительные проблемы, которые необходимо исправить.

Таким образом, error rate — это важный показатель, который помогает командам AQA оценивать и улучшать качество тестирования и разрабатываемых систем.