Maskininlärningsalgoritmer har gett viktig kärnfunktionalitet för att stödja lösningar i många vetenskapliga datortillämpningar, såsom beräkningsbiologi, beräkningslingvistik och andra. Det är dock svårt att testa sådana tillämpningar eftersom det ofta inte finns något "test oracle" för att ange vad rätt utdata ska vara för godtycklig inmatning. För att hjälpa till att ta itu med kvaliteten på den vetenskapliga datorprogramvaran presenterar vi i detta dokument en teknik för att testa implementationer av maskininlärning klassificeringsalgoritmer som sådan vetenskaplig datorprogramvara beror på. Vår teknik bygger på en metod som kallas "metamorfisk testning", som har visat sig vara effektiv i sådana fall. Även presenteras en fallstudie på en verklig maskininlärning application ram, och en diskussion om hur programmerare implementerar maskininlärning algoritmer kan undvika de gemensamma fallgropar som upptäcks i vår studie. Vi genomför också mutationsanalys och korsvalidering, vilket avslöjar att vår metod har mycket hög $ En preliminär version av detta dokument presenterades vid den 9: e internationella konferensen om kvalitetsprogram (QSIC 2009) effektivitet att döda mutanter, och att observera förväntade korsvalidering resultat ensam är inte tillräckligt för att testa för korrektheten i ett övervakat klassificeringsprogram. Metamorf testning rekommenderas starkt som ett komplement. Slutligen diskuterar vi hur våra resultat kan användas inom andra områden inom beräkningsvetenskap och ingenjörsvetenskap.
En fallstudie gjord på verkliga världen maskininlärning tillämpningsram visar att MRs kan effektivt upptäcka fel REF.
Testing and Validating Machine Learning Classifiers by Metamorphic Testing ✩
{'venue': 'The Journal of systems and software', 'journal': 'The Journal of systems and software', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}