ml-testing

全面测试机器学习模型、数据管道和特征。涵盖机器学习测试金字塔（数据、特征、模型、集成、系统测试），模型单元测试（预测形状、输出范围、确定性），质量门禁测试（准确率阈值、性能基准），行为测试（不变性、方向性、最小功能），蜕变测试，回归测试，冒烟测试，影子测试，A/B 测试，负载测试，数据管道测试，基于属性的测试（使用 Hypothesis），pytest 夹具，合成数据生成，CI/CD 集成，以及 ML 代码的测试覆盖率。适用于编写 ML 系统测试或设置质量门禁时使用。

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