C++ 我应该执行什么形式的测试？

我想用C/C++或者Java，或者Python编写一个算法，一组机器学习算法。语言对我来说并不重要——我对以上所有内容都很熟悉

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对我来说重要的是测试。我想使用训练数据训练我的模型。所以我有测试输入，我知道输出应该是什么，我将它与模型的输出进行比较。这是什么样的测试？这是单元测试吗？我如何处理这个问题？我可以看到我可以编写一些代码来检查我需要检查的内容，但我想将测试与主代码分开。测试是一个发展良好的领域，我以前见过这种测试，但我不知道这种特殊类型的测试的名称和类型，这样我就可以了解它，而不会造成混乱。如果您能告诉我此测试方法的名称，我将不胜感激。

这听起来很像，在生产代码之前创建。关于这两个主题，本网站有许多详细的答案。我已经链接了几个相关的问题来帮助您开始。

这听起来很像是在生产代码之前创建的地方。关于这两个主题，本网站有许多详细的答案。我已经链接了几个相关的问题来帮助您开始。

如果您的输入/输出位于完整程序的外部接口，那就是黑盒系统测试。如果您在程序内部放大某个特定函数，例如搜索函数，直接向函数提供输入并观察其行为，这就是单元测试。这可以在功能级和/或模块级完成。

如果您的输入/输出位于完整程序的外部接口，这就是黑盒系统测试。如果您在程序内部放大某个特定函数，例如搜索函数，直接向函数提供输入并观察其行为，这就是单元测试。这可以在功能级别和/或模块级别完成。

如果您正在编写机器学习项目，测试和培训过程实际上不是测试驱动的开发。你听说过共同进化吗？你的学习系统有一系列的谜题，这些谜题本身就是不断发展的。它们的适用性取决于它们对您的案例的混淆程度

例如，我想发展一个排序网络。我的学习系统是制作网络的程序。我的协同进化系统生成难以分类的输入。排序网络因产生正确的排序而获得奖励，协同进化系统因其在排序网络中触发的故障数量而获得奖励

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我在遗传编程项目中做过这项工作，效果很好。

如果你在写一个机器学习项目，测试和培训过程并不是真正的测试驱动开发。你听说过共同进化吗？你的学习系统有一系列的谜题，这些谜题本身就是不断发展的。它们的适用性取决于它们对您的案例的混淆程度

例如，我想发展一个排序网络。我的学习系统是制作网络的程序。我的协同进化系统生成难以分类的输入。排序网络因产生正确的排序而获得奖励，协同进化系统因其在排序网络中触发的故障数量而获得奖励

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我在遗传编程项目中做过这项工作，效果很好。

可能是回测，这意味着您有一些历史输入，并对它们运行算法，以评估算法的性能。您自己使用的术语“训练数据”更为通用，您可以搜索该术语以找到一些有用的链接。

可能是回测，这意味着您有一些历史输入，并对其运行算法以评估算法的性能。您自己使用的术语“训练数据”更为笼统，您可以搜索这些数据以找到一些有用的链接。

您最好的选择是观看来自tetsing God的心理测试视频

Misko视频链接：

阅读谷歌测试指南

编辑：

任何人都可以编写测试，它们非常简单，编写测试没有任何魔力，您可以简单地执行以下操作：

var sut = new MyObject();
var res = sut.IsValid();
if(res != true)
{
  throw new ApplicationException("message");
}

这就是理论，当然现在我们有工具来简化测试，我们可以这样写：

new MyObject().IsValid().Should().BeTrue();

但是你应该专注于编写可测试的代码，这是关键

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只需遵循Misko的测试视频心理就可以开始了

你最好的选择是观看tetsing God的测试视频心理

Misko视频链接：

阅读谷歌测试指南

编辑：

任何人都可以编写测试，它们非常简单，编写测试没有任何魔力，您可以简单地执行以下操作：

var sut = new MyObject();
var res = sut.IsValid();
if(res != true)
{
  throw new ApplicationException("message");
}

这当然是理论 现在我们有了简化测试的工具，我们可以编写如下内容：

new MyObject().IsValid().Should().BeTrue();

但是你应该专注于编写可测试的代码，这是关键

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只要遵循Misko测试视频的心理学，就可以开始它的单元测试。控制器经过测试，代码被签入和签出，而不会真正弄乱开发代码。这个过程也被称为测试驱动的开发TDD，在进入下一个软件迭代或阶段之前，您的每个开发周期都会被测试。

它的单元测试。控制器经过测试，代码被签入和签出，而不会真正弄乱开发代码。这个过程也被称为测试驱动开发TDD，在进入下一个软件迭代或阶段之前，您的每个开发周期都要经过测试。

虽然这是一篇非常古老的文章，但我的2美分：

一旦确定了使用评估协议的算法方法，也就是说，并在单一边缘情况下测试了算法，您可能会对在多个数据集上运行算法的方法感兴趣，并断言结果单独或平均高于某个阈值，等等

这说明了如何在pytest框架中进行测试，pytest框架是python中最流行的测试框架。这是基于一个例子比较多项式拟合算法在几个数据集

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我是作者，请随时在github页面上提供反馈

虽然这是一篇很老的帖子，但我的2美分：

一旦确定了使用评估协议的算法方法，也就是说，并在单一边缘情况下测试了算法，您可能会对在多个数据集上运行算法的方法感兴趣，并断言结果单独或平均高于某个阈值，等等

这说明了如何在pytest框架中进行测试，pytest框架是python中最流行的测试框架。这是基于一个例子比较多项式拟合算法在几个数据集

我是作者，请随时在github页面上提供反馈