机器学习算法的单元测试实现或包装

Question

假设我有一个逻辑回归的实现。是否有现成的例子(比如测试和训练集以及预期错误)，我可以利用这些例子来评估实现的性能是否符合预期?

很高兴知道社区如何看待单元测试机器学习的一般-回归，分类，无监督方法…

Answer 1

我们生成了随机样本(其中有一些预先确定的结构)，并通过将它们与R和/或SAS进行比较来验证我们的实现。一旦结果(比如逻辑中的beta系数)被(手动)审查得足够接近R/SAS，它们就会被硬编码到单元测试中，以进行回归回归测试(双关语)，误差非常小。在没有参考实现的情况下，我们只是根据学习方法是否能够揭示在其生成过程中放入随机样本的结构和参数来批准结果。