最近幾年，隨著大數據、人工智能等領域的快速發(fā)展，算法受到前所未有的重視，算法測試也隨之興起。

為了讓大家能對算法測試有個初步的了解，這篇文章將對“如何做算法測試”進行梳理，大綱如下：

1、算法測試測什么？
2、算法測試如何做？
3、算法測試的一個真實案例
4、答疑解惑

一、算法測試測什么？

先來看幾個大家耳熟能詳的算法應用成功的例子：

1、阿爾法圍棋機器人，打敗了人類棋手，其實就是運用了復雜的人工智能算法；
2、今日頭條、抖音等APP，使用了興趣算法推薦，推送的都是你感興趣的內容；
3、購物軟件，你搜過什么商品，就會不勝其煩的一直推薦，也是使用了算法推薦機制。

區(qū)別于一般的功能測試，算法測試的側重點不同。一般功能測試關注前端操作之后服務端返回數據的正確性（增刪改查），而算法測試則要關注算法（模型）啟用之后，數據的增量（有正負）是否符合預期。

舉兩個例子例子

例子1：某軟件中的廣告推薦更新了一套算法，預期要把推薦轉化率提升幾個百分點。
測試要關注的是：新算法有沒有提升轉化率百分比，提升量的有沒有達到預期。

例子2：某人臉識別Q軟件更新了識別算法，預期是減少識別耗時。
測試要關注的是：耗時減少的同時準確率有沒有下降。

二、如何測試算法？

1、普通功能測試會使用到的方法

1）算法穩(wěn)定性測試

長時間運行，算法是否奔潰；
數據量提升后，算法模型的結果是否符合預期；

2）算法性能測試

算法模型的響應時間；
算法模型對處理器cpu和磁盤的消耗；

3）算法兼容性測試

設置不同閾值內的數據，算法結果是否穩(wěn)定(比如用戶年齡、區(qū)域、性別等)。

上面說到測試方法，是不是似曾相識？沒錯，這幾個與普通功能測試中用到的測試方法基本一樣。

2、普通功能測試中不會用到的測試方法

1）算法pk （賽馬）

對于一個需求，不同的人或團隊可以設計出不同的算法模型，到底哪個更靠譜，是騾子是馬拉出來溜溜，pk一下就知道了。

這個環(huán)節(jié)是算法測試的關鍵部分，用例設計主要采用場景法，通過列舉不同場景，對多個算法分別進行測試驗證，最終綜合所有場景中的算法模型的表現，選出前幾名。

你可能會有疑問：為什么要前幾名，選第一名不就可以了嗎？下文中通過實例列舉了這個環(huán)節(jié)中的測試用例，可以更好地理解這樣設計用例的原因（在此暫時不表述）。

2)?A/B測試

由于算法的準確性會受到測試數據的影響，而在測試環(huán)境中，數據的來源一般是手動插入數據庫或從線上導入數據。

盡管測試數據會接近于真實數據，但仍會有數據類型覆蓋不夠全面、數據量不夠大等方面的問題。因此，即使算法模型在測試環(huán)境通過驗收，仍然不能在生產環(huán)境全部放量。

通常采用的方法是：拿出線上流量的5%-10%，其中一部分數據作為對照組，其它部分作為一個或多個實驗組（實驗組采用的算法為pk中勝出的前幾名算法)。對照組和實驗組數據分別打不同的標簽，一段時間后分別統(tǒng)計計算的各項指對照組合實驗組的各項指標，根據關鍵指標來驗證算法是否有效。

實際測試中，對算法的選擇往往不是通過一項指標來定的，通常是多項指標綜合比較?？吹竭@里，你是不是還有點迷糊？別擔心，我們也通過下面的例子來說明。

三、算法測試實例某導航APP，要升級導航路線推薦算法，預期是找到耗時更少的路線并推薦給用戶。

首先來理解一下需求中的關鍵詞「耗時更少」：耗時不等同于距離，有可能距離短但是堵車，實際比繞路耗時還長。經過n天的研發(fā)，算法同學最終給出了3個優(yōu)化后的算法模型，現在到了測試驗證環(huán)節(jié)。為方便描述，我把舊導航路線推薦算法稱為算法0，新算法分別稱算法1、算法2、算法3。

1、算法pk(下面是場景化測試用例的列舉)

同一條路線，默認為當前時間和天氣狀況，多輪測試之后，選出最優(yōu)的算法，假定是算法2；
同一條路線，分別設定不同時間段（早晚高峰、工作日、節(jié)假日等），找出最優(yōu)算法，假定是算法1；
同一條路線，分別設定不同的天氣狀況（雨、雪、雷、沙塵、冰雹等），找出最優(yōu)算法，假定是算法3；
還有其它很多場景的測試，這里就不——列舉了…....

2、穩(wěn)定性測試

長時間(24小時以上)運行算法模型，是否有穩(wěn)定的表現，假定這里的最優(yōu)算法是算法1；
超長距離（1000km以上）測試算法模型，對比推薦效果是否穩(wěn)定，假定這里的最優(yōu)算法是算法2；
……

3、兼容性測試

選取不同城市的道路測試（比如重慶、貴州等地），測試山路、爬坡、轉彎等不同路況下導航推薦算法的表現，假定這里的最優(yōu)算法是算法1；
選取不同通行能力的道路（城市和鄉(xiāng)間小路等），測試小路、窄路等不同路況下，推薦算法是否有穩(wěn)定表現，假定這里的最優(yōu)算法是算法3；
……

4、性能測試

同一條路線下，不同算法模型的耗時，假定耗時最少的算法是算法3；
同一條路線下，不同算法模型對服務器的壓力，假定對服務器壓力最小的算法是算法2；

5、AB測試

經過上面幾個環(huán)節(jié)的測試，綜合所有結果，假定最終選出的算法1和算法2；
線上灰度放量，選取目標用戶，被選中的用戶會收到「是否參加內測/灰度」之類的消息。

經過一段時間的A/B測試之后，拿到真實的數據，最終經過架構師、研發(fā)經理、產品經理等研討之后選出符合預期的算法

四、答疑解惑

上述例子中，假定最終要采用的是算法2，但是你可能會有很多疑問：

1、算法1在早晚高峰期時段表現最好，我就是上下班使用導航軟件，為什么不采用？
2、耗時最少的是算法3。我就希望推薦路線要快，為什么不采用？

算法的測試，要經過多個環(huán)節(jié)綜合來評估效果，所以即使某個環(huán)節(jié)表現好最終也不一定入選。最終會結合效果、成本、穩(wěn)定性等多方面的因素，最終往往會選擇妥協(xié)折中后的方法。

實戰(zhàn)案例

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