软件测试中如何测试算法?

发布时间:2024年01月24日

广义的算法是指解决问题的方案,小到求解数学题,大到制定商业策略,都可以叫做算法。而我们
今天讨论的软件测试中的算法,对应的英文单词为Algorithm ,专指计算机处理复杂问题的程序或
指令。

随着最近几年人工智能等领域的快速发展,算法受到前所未有的重视,算法测试也随之兴起。|

为了让同学们能对算法测试有一定了解,老规矩,我将这篇文章大纲先公布如下:

1、算法测试测什么?
2、算法测试如何做?
3、补充算法测试一个案例
4、答疑解惑

一、算法测试测什么?

先来看几个大家耳熟能详的算法应用成功的例子:

1.阿尔法围棋机器人,打败了人类棋手,其实就是运用了复杂的人工智能算法

2.今日头条、抖音等APP , 使用了兴趣算法推荐,推送的都是你感兴趣的

3.购物软件,你搜过什么商品,就会不胜其烦-直推荐,也是使用了算法推荐机制
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区别于一般的功能测试,算法测试的侧重点不同。

一般的功能测试是关注前端操作之后服务端返回数据的正确性(增删改查),而算法测试则要关注的是算法(模型)启用之后,数据的增量(有正负)是否符合预期。

举两个例子

例子1: 某软件中的广告推荐更新了一套算法,预期要把推荐转化率提升几个百分点。

【测试要关注的是】新算法有没有提升转化率百分比,提升量的有没有达到预期。

例子2: 某人脸识别软件更新了识别算法,预期是减少识别耗时。

【测试要关注的是】耗时减少的同时准确率有没有下降。

二、如何测试算法?

1、普通功能测试会使用到的方法

1)算法稳定性测试

a ) 长时间运行,算法是否奔溃

b )数据量提升后,算法模型的结果是否符合预期

2 ) 算法性能测试

a )算法模型的响应时间

b )算法模型对处理器cpu和磁盘的消耗

3 ) 算法兼容性测试

a ) 设置不同阈值内的数据,算法结果是否稳定(比如用户年龄、区域、性别等)

上面说到测试方法,是不是似曾相识?没错,这几个与普通功能测试中用到的测试方法基本一样

2、普通功能测试中不会用到的测试方法

1 ) 算法pk(赛马)

对于一个需求,不同的人或团队可以设计出不同的算法模型,到底哪个更靠谱,是骡子是马拉出来溜溜,pk一下就知道了。

这个环节是算法测试的关键部分,用例设计主要采用场景法,通过列举不同场景,对多个算法分别进行测试验证,最终综合所有场景中的算法模型的表现,选出前几名。

你可能会有疑问:为什么要前几名,选第一名不就可以了吗?

下文中通过实例列举了这个环节中的测试用例,可以更好地理解这样设计用例的原因 ( 在此暂时不表 )。
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2)A/B测试

由于算法的准确性会受到测试数据的影响,而在测试环境中,数据的来源一般是手动插入数据库或从线上导入数据。

尽管测试数据会接近于真实数据,但仍会有数据类型覆盖不够全面、数据量不够大等方面的问题。因此,即使算法模型在测试环境通过验收,仍然不能在生产环境全部放量。

通常采用的方法是:拿出线上流量的5%-10%,其中一部分数据作为对照组,其它部分作为一个或多个实验组(实验组采用的算法为pk中胜出的前几名算法)。对照组合实验组数据分别打不同的标,一段时间后分别统计计算的各项指对照组合实验组的各项指标标,根据关键指标来验证算法是否有效。
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实际测试中,对算法的选择往往不是通过一项指标来定的,通常是多项指标综合比较。

看到这里,你是不是还有点迷糊,别担心,我们也通过下面的例子来说明。

三、算法测试实例

某导航APP,要升级导航路线推荐算法,预期是找到耗时更少的路线并推荐给用户。

首先来理解一下需求中的关键词 「耗时更少」:耗时不等同于距离,有可能距离短但是堵车,实际比绕路耗时还长。

经过n天的研发,算法同学最终给出了3个优化后的算法模型,现在到了测试验证环节。

为方便描述,我把旧导航路线推荐算法称为算法0,新算法分别称算法1、算法2、算法3

1、算法pk(下面是场景化测试用例的列举)

同一条路线,默认为当前时间和天气状况,多轮测试之后,选出最优的算法,假定是算法2

同一条路线,分别设定不同时间段(早晚高峰、工作日、节假日等),找出最优算法,假定是算法1

同一条路线,分别设定不同的天气状况(雨、雪、雷、沙尘、冰雹等),找出最优算法,假定是算法3

还有其它很多场景的测试,这里就不一一列举了……

2、稳定性测试

长时间(24小时以上)运行算法模型,是否有稳定的表现,假定这里的最优算法是算法1

超长距离(1000km以上)测试算法模型,对比推荐效果是否稳定,假定这里的最优算法是算法2

……

3、兼容性测试

选取不同城市的道路测试(比如重庆、贵州等地),测试山路、爬坡、转弯等不同路况下导航推荐算法的表现,假定这里的最优算法是算法1

选取不同通行能力的道路(城市和乡间小路等),测试小路、窄路等不同路况下,推荐算法是否有

稳定表现,假定这里的最优算法是算法3

……

4、性能测试

同一条路线下,不同算法模型的耗时,假定耗时最少的算法是算法3

同一条路线下,不同算法模型对服务器的压力,假定最终结果是算法2最服务器压力最小

……

5、AB测试

经过上面几个环节的测试,综合所有结果,假定最终选出的算法1和算法3

线上灰度放量,选取目标用户,被选中的用户会收到「是否参加内测/灰度」之类的消息

经过一段时间的A/B测试之后,拿到真实的数据,最终经过架构师、研发经理、产品经理等研讨之后选出符合预期的算法

四、答疑解惑

上述例子中,假定最终要采用的是算法2,但是你可能会有很多疑问:

1、算法1在早晚高峰期时段表现最好,我就是上下班使用导航软件,为什么不采用?
2、耗时最少的是算法3。我就希望推荐路线要快,为什么不采用?

算法的测试,要经过多个环节综合来评估效果,所以即使某个环节表现好最终也不一定入选。

最终会结合效果、成本、稳定性等多方面的因素,最终往往会选择妥协折中后的方

软件中的算法如何测试?你了解了吗?

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_48811377/article/details/135823385
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