# 为数据与机器学习流水线编写稳健的测试

- 原标题：Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines
- 类型：博客
- 来源：eugeneyan.com
- 发布时间：2022-09-04
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[code-review-verification](<https://oplearnx.com/md/topics/code-review-verification.md>)（第 10 位）
- 原文链接：[https://eugeneyan.com//writing/testing-pipelines](<https://eugeneyan.com//writing/testing-pipelines>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_6a71140e70a7](<https://oplearnx.com/resources/pk_6a71140e70a7>)

## 摘要

Eugene Yan 博客上的一篇文章，标注为工程/机器学习/生产方向，阅读时长约 19 分钟。文章从“新代码正确但测试仍然失败”的现象出发，用一个简单流水线演示单元测试、schema 测试和集成测试，再引入新数据与新逻辑观察测试如何失效，从中总结模式，讨论测试的效度、粒度与范围等相关概念，最后给出让流水线测试不易脆弱的建议，并指出测试范围越小反馈回路越短。面向从事数据与 ML 工程实践的读者。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）