公开(公告)号：CN113537506B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202010322893.7

申请日：2020-04-22

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 何晴 ,  赵晓平 ,  张文博

IPC: G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质，涉及机器学习测试技术。具体实现方案为：获取在线上系统中对请求数据进行特征提取得到的线上特征集，以及利用机器学习模型对线上特征集进行预估得到的线上预估值集合；获取在线下系统中对应用阶段得到的样本集进行特征提取得到的第一线下特征集，以及利用机器学习模型进行评估得到的第一线下评估值集合；分别从请求数据与样本集中获取第一交集数据和第二交集数据；比较第一交集数据和第二交集数据、及其线上特征集和第一线下特征集、线上预估值集合和第一线下评估值集合，并根据比较结果确定测试结果。本申请实施例能有效测试出模型在线上系统和线下系统中的一致性问题是否发生。

公开(公告)号：CN113537506A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202010322893.7

申请日：2020-04-22

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 何晴 ,  赵晓平 ,  张文博

IPC: G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种针对机器学习效果的测试方法、装置、设备和介质，涉及机器学习测试技术。具体实现方案为：获取在线上系统中对请求数据进行特征提取得到的线上特征集，以及利用机器学习模型对线上特征集进行预估得到的线上预估值集合；获取在线下系统中对应用阶段得到的样本集进行特征提取得到的第一线下特征集，以及利用机器学习模型进行评估得到的第一线下评估值集合；分别从请求数据与样本集中获取第一交集数据和第二交集数据；比较第一交集数据和第二交集数据、及其线上特征集和第一线下特征集、线上预估值集合和第一线下评估值集合，并根据比较结果确定测试结果。本申请实施例能有效测试出模型在线上系统和线下系统中的一致性问题是否发生。