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回归测试中测试用例的优化选择是个关键环节，借助黑盒测试中的等价类划分选择测试用例可以提高测试的效率。文中介绍一种基于决策树规则的分类方法实现等价类的划分。该方法通过决策树提取规则，在按照一定的优先级对提取的决策树规则进行排序后，对测试用例库中的每个测试用例，选择优先级最高的规则进行匹配分类，最后从每一分类中选择具有代表性的测试用例，同时介绍了怎样构造该模型。该方法在保证了分类精度的同时能够提高测试的效率，该方法是有效的。