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算法测试之算法模型评测实践

达芬奇密码2018-08-13 16:41
本文主要介绍一种算法模型的评测方法，并展示在项目中的实践结果。诸如机器学习等算法模型的采用，因其计算的复杂性，我们很难测试计算结果的正确与否。因此，在项目中，算法模型的测试是算法测试的一个难点。
那么如果评测一个算法模型是否通过了测试呢？关键是要定义评测标准。
既然无法验证计算的正确性，是否可以转换思路，从产品验收的角度来进行测试，虽然，产品方可能对算法模型也无法给出明确的指标，但是可以定义一些期望值。
在一次算法的大改版中，我们尝试了如下的方案：
  1. 首先了解产品方对这次改版的期望，并把产品方的期望量化成一条条约束条件
  2. 然后约定通过测试的标准即：一定数据的算法结果中能满足约束条件的最低比例
  3. 最后准备测试数据，统计计算结果能达到各项约束条件的比例
测试结果如下图所示：
具体实现方案如下：
  1. 根据测试场景准备测试数据;从数据库中导出部分数据存放在文件中；
  2. 每条约束条件均为一个测试用例，使用testng来管理用例，并用dataProvider属性指定数据源即1中的文件，下图是一个例子：
 
  1. 获取推荐列表，即上图中的recFlowService.getRecResult 方法，主要就是循环调用算法接口，解析并存储返回结果；
  2. 运行一个用例，并利用testng的报告收集结果，如下图所示：


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本文来自网易实践者社区，经作者陈天昊授权发布。


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