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机器学习数据适用性和性能测试的故障注入测试框架

💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。

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内容提要

本文提出了一种基于故障注入技术的输入数据故障注入测试框架（FIUL-Data），用于测试机器学习模型对多种故意引发的数据故障的弹性。实证评估结果显示，FIUL-Data 框架可以评估机器学习模型的弹性，较大的训练数据集上，机器学习模型表现出更高的弹性，在较小的训练集中梯度提升方法优于支持向量回归。

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