机器学习中的测试驱动开发

Question

我试图弄清楚如何在机器学习任务中应用测试驱动开发（TDD）。我所知道的是，在机器学习中你需要：

1. 使用一组训练进行训练（如果选择提供验证集，则进行验证）特征及其相应的标签（如果是无监督学习，则为无），以及训练参数以生成模型。

2. 使用一组测试功能测试模型，以了解它们对看不见的数据的效果。

3. 预测使用模型。

这些是我应该编写测试的唯一内容吗？如何在机器学习中应用TDD？

Answer 1

我认为TDD与代码开发的联系更多，而不是使用ML算法，这是更多的工程工作。在那里应用TDD会很困难。你应该更多地关注方法论。

然而，ML的大部分工作实际上是数据准备，清理，功能处理和开发等。通常，此类任务与数据相关。那里有很多TDD空间。