如何专业的对机器学习中的算法进行测试，保证算法结果的正确性？先上结论：保证算法结果的正

先上结论：保证算法结果的正确性，需要从「算法推导的正确性」、「算法效果的正确性」和「算法应用的正确性」3个维度来考虑。下面人邮君展开来说：
01.算法推导的正确性算法推导的正确性，指的是对算法本身的推导和实现进行测试检查，主要可针对自研算法，可做算法的单元测试等。
算法是可供计算机执行的对数据进行处理的一个有穷步骤，是解决问题的一个逻辑顺序，是解题方法的精确描述，它有一些精确定义的操作规则，每条规则是确定的、能行的，不能有二义性。所以，尤其是对于自研算法来说，需要对推导过程的进行检查，以保证其正确。以单元测试阶段为例，主要包含项目规范检查、静态代码检查、代码逻辑覆盖、算法高效性分析、服务异常处理几个测试点。
02.算法效果的正确性即对不同算法训练出的模型预测效果进行评估，测试其泛化能力。
常用的测试方法有：蜕变测试，即根据公式特点，特定变换数据，进行结果比较，如类别标签乱序、属性乱序、增加无信息属性、一致重复预测等；大数据ETL测试；特征指标分析；模型效果评测，专业指标评测（KS、PSI、精确率、召回率、AUC、F1 Score等）；
在《机器学习测试入门与实践》这本书中，对大数据ETL测试、模型效果评测等进行了很详细的介绍。
文章插图
比如大数据ETL测试，与传统数据测试过程类似，大数据ETL测试也需要经历分析业务需求-制定测试计划-设计测试试用例并准备测试数据-静态代码CR-执行测试-生成测试报告并分析结果-测试完成这几个过程，书中除介绍具体流程外，还对测试方法（比如功能性测试和非功能性测试）、测试场景给出了清晰的说明。
文章插图
图源：《机器学习测试入门与实践》
这本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。
03.算法应用的正确性即保证上层功能应用的正确性，端到端的测试保证，覆盖代码逻辑、服务性能、安全性、功能场景等。同时，还要保证模型线上的稳定性，如离线与在线的一致性（特征、模型），小样本试验， AB测试，模型效果监控等。
同样在《机器学习测试入门与实践》书中，也对算法应用给出了说明。比如在模型测试部分，结合机器学习生命周期，对AB测试、模型效果监控等给出了详细说明。其中，针对AB测试，作者谈到， AB测试有两种形式，模型B“陪跑” ，不进行决策；模型A和模型B按照流量划分，同时进行决策。
以上3个维度主要讲算法测试的方法及不同侧重，又该如何对算法测试提效呢？可以从以下几个方面思考，如：自动化、工具化、服务化、可视化。并进一步在模型效果评测、模型实验追踪、模型效果监控等方面做平台化实践。这在《机器学习测试入门与实践》这本书里，通过模型工程、AI In Test两大篇章，进行了全面的介绍。
【如何专业的对机器学习中的算法进行测试，保证算法结果的正确性？】针对机器学习测试，人邮君推荐同学们看一下《机器学习测试入门与实践》这本书，这是业界第一本AI测试著作，精选15个AI测试要点，从零开始，帮助想要做测试的同学全面了解机器学习测试。涵盖5个技术主题，大数据、模型算法、模型评测、工程架构、智能化测试。内容设计深入浅出，学习路线清晰，帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的，相信你一定有很大的收获。