3、机器学习模型调试：超越代码层面的全面指南

机器学习模型调试：超越代码层面的全面指南

1. 调试工具与Python编程最佳实践

1.1 调试器

常用的集成开发环境（IDE），如PyCharm，或Jupyter Notebook，都具备内置的调试功能。此外，还有免费或付费的工具可辅助调试。以PyCharm为例，可使用断点在运行大段代码时暂停，便于跟踪代码操作，找出问题根源。不同IDE的断点功能有所差异，如PyCharm的条件断点可加速调试，避免手动执行循环中的代码行或重复调用函数。

1.2 高质量Python编程的最佳实践

• 增量编程 ：机器学习建模并非简单编写几行代码训练模型，而是涉及数据处理、模型训练与测试、推理后处理等多个模块。增量编程要求逐块编写和测试代码，确保每个函数或类的正确性，以及模块间输入输出的兼容性。
• 日志记录 ：在Python开发中，日志记录可帮助记录信息、错误和其他消息，便于识别潜在问题。以下是一个使用日志记录的示例代码：

import logging

def multiply(x: float, y: float):
    """
    :param x: input variable of type float
    :param y: input variable of type float
    return: returning multiplications of
    the input variables
    """
    if not