Testzeilenabdeckung für ML ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Big Data und Smart Data. Er beschreibt, wie viele Zeilen des Programmcodes eines maschinellen Lernsystems (ML = Machine Learning) tatsächlich beim Testen ausgeführt werden.
Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Software, die automatisch Bilder erkennen kann. Beim Testen möchten Sie sicherstellen, dass Ihr Programm auch wirklich auf Fehler geprüft wird. Die Testzeilenabdeckung zeigt Ihnen, ob alle wichtigen Teile des Codes im Testprozess ausgeführt wurden. Eine hohe Testzeilenabdeckung bedeutet, dass fast jeder Teil des Codes auch getestet wurde, was das Risiko von unentdeckten Fehlern verringert.
Zum Beispiel: Wenn Ihre Software aus 1000 Zeilen besteht und Ihre Tests nur 500 davon berühren, beträgt Ihre Testzeilenabdeckung 50 %. Ziel ist es, diesen Wert so hoch wie möglich zu halten, damit Sie sicher sein können, dass die Anwendung stabil läuft und zuverlässig Entscheidungen trifft.
Eine gute Testzeilenabdeckung ist besonders bei Machine Learning-Projekten wichtig, weil Fehler im Code zu falschen Ergebnissen führen können – und diese können weitreichende Folgen haben.
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