Testzeilenabdeckung f\u00fcr ML ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung und Big Data und Smart Data. Er beschreibt, wie viele Zeilen des Programmcodes eines maschinellen Lernsystems (ML = Machine Learning) tats\u00e4chlich beim Testen ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Software, die automatisch Bilder erkennen kann. Beim Testen m\u00f6chten Sie sicherstellen, dass Ihr Programm auch wirklich auf Fehler gepr\u00fcft wird. Die Testzeilenabdeckung zeigt Ihnen, ob alle wichtigen Teile des Codes im Testprozess ausgef\u00fchrt wurden. Eine hohe Testzeilenabdeckung bedeutet, dass fast jeder Teil des Codes auch getestet wurde, was das Risiko von unentdeckten Fehlern verringert.<\/p>\n
Zum Beispiel: Wenn Ihre Software aus 1000 Zeilen besteht und Ihre Tests nur 500 davon ber\u00fchren, betr\u00e4gt Ihre Testzeilenabdeckung 50 %. Ziel ist es, diesen Wert so hoch wie m\u00f6glich zu halten, damit Sie sicher sein k\u00f6nnen, dass die Anwendung stabil l\u00e4uft und zuverl\u00e4ssig Entscheidungen trifft.<\/p>\n
Eine gute Testzeilenabdeckung ist besonders bei Machine Learning-Projekten wichtig, weil Fehler im Code zu falschen Ergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnen \u2013 und diese k\u00f6nnen weitreichende Folgen haben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"