The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction 重點翻譯
傳統測試與ML測試的區別： 測試特徵和數據 特徵期望需要在固定模式：保證合適的數據分佈和數據特徵，使用可視化工具實現。 所有的特徵對於模型有益：通過對於每個特徵相關度的計算移除不必要的特徵。 每個特徵的cost均衡：不僅僅只考慮延遲和RAM使用量，同事考慮上流數據依賴性以及數據依賴不穩定性 特徵與高水平的需求有關： 數據的流水線有合適的隱私控制 新的特徵可以迅速加入 所有的特徵代碼需要經過測試 模
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