15、机器学习开发中的测试与实验跟踪技术

机器学习开发中的测试与实验跟踪技术

在机器学习开发过程中，为了确保模型的可靠性和性能，需要运用多种测试和实验跟踪技术。下面将详细介绍差分测试、实验跟踪、基础设施测试和集成测试等关键内容。

差分测试

差分测试旨在对软件的两个版本（基础版本和测试版本）使用相同输入进行检查，并比较输出结果。基础版本是已经验证通过的版本，而测试版本需要与基础版本对比，以确定输出是否正确，并识别意外差异。

在机器学习建模中，差分测试可用于比较同一算法的不同实现。例如，比较使用 scikit-learn 和 Spark MLlib 构建的模型。以下是部分重叠算法及其在两个库中的类名：
| 方法 | scikit-learn | Spark MLlib |
| — | — | — |
| 逻辑回归 | LogisticRegression | LogisticRegression |
| 朴素贝叶斯 | GaussianNB, MultinomialNB | NaiveBayes |
| 决策树 | DecisionTreeClassifier | DecisionTreeClassifier |
| 随机森林 | RandomForestClassifier | RandomForestClassifier |
| 支持向量机 | LinearSVC | LinearSVC |
| 多层感知器 | MLPClassifier | MultilayerPerceptronClassifier |
| 梯度提升 | GradientBoostingClassifi