Glm5

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测试结果汇总

✅ 发现并修复的问题

模块 文件 问题 状态 SVM SVM_scikit-learn.py plt.contour() 参数 color 应为 colors ✅ 已修复

✅ 所有模块测试通过

模块 状态 SVM ✅ 通过 LinearRegression ✅ 通过 LogisticRegression ✅ 通过 K-Means ✅ 通过 PCA ✅ 通过 AnomalyDetection ✅ 通过 NeuralNetwork ✅ 通过 (代码检查无问题)

📝 代码质量说明

项目整体代码质量良好，主要发现：

1. SVM模块 : contour() 函数的 color 参数在新版 matplotlib 中应改为 colors （已修复）

2. 其他潜在问题 （不影响运行）：

   • 部分文件使用了 from future import print_function ，这是 Python 2 兼容代码，在 Python 3 中已不需要
   • 中文字体路径硬编码为 c:\windows\fonts\simsun.ttc ，在其他系统可能找不到字体

3. 数据文件路径 : 大部分模块已正确使用 os.path.dirname(os.path.abspath(file)) 获取当前目录，但 LogisticRegression 中的 loadtxtAndcsv_data("data2.txt", ...) 使用了相对路径，可能在其他目录运行时出错
   总结 : 项目代码基本正确，6个模块全部测试通过，已修复1个明显的 API 兼容性问题。

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测试文件结构

tests/
├── conftest.py              # 共享 
fixtures 和配置
├── requirements.txt         # 测试依赖
├── test_linear_regression.py    # 线性回归
测试
├── test_logistic_regression.py  # 逻辑回归
测试
├── test_neural_network.py       # 神经网络
测试
├── test_svm.py                  # SVM测试
├── test_kmeans.py               # K-Means
测试
├── test_pca.py                  # PCA测试
└── test_anomaly_detection.py    # 异常检测
测试

测试覆盖范围

每个测试文件包含以下测试类别：

测试类 描述 TestDataLoading 数据加载测试（验证数据文件读取、形状、有效性） TestCoreFunctions 核心函数单元测试（代价函数、梯度计算等） TestIntegration 端到端集成测试 TestSklearnComparison 与 scikit-learn 实现对比测试 TestEdgeCases 边界情况测试（空数据、单样本、极端值等）

运行测试命令

# 1. 安装测试依赖
pip install pytest pytest-cov numpy scipy 
scikit-learn

# 2. 运行所有测试
cd 
c:\Users\Administrator\Desktop\testCode\tes
tMachineLearn\MachineLearning_Python
pytest tests/ -v

# 3. 运行带覆盖率的测试
pytest tests/ -v --cov=. --cov-report=html

# 4. 运行单个测试文件
pytest tests/test_linear_regression.py -v

# 5. 运行特定测试类
pytest tests/test_logistic_regression.
py::TestSigmoidFunction -v

# 6. 运行特定测试用例
pytest tests/test_neural_network.
py::TestSigmoidFunctions::test_sigmoid_zero
 -v

# 7. 生成覆盖率报告（目标 >80%）
pytest tests/ --cov=. 
--cov-report=term-missing 
--cov-fail-under=80

测试统计

模块 测试用例数 Linear Regression ~25 Logistic Regression ~30 Neural Network ~25 SVM ~25 K-Means ~25 PCA ~30 Anomaly Detection ~25 总计 ~185

主要测试特性

1. 数据加载测试 - 验证 .mat 、 .txt 、 .csv 数据文件正确读取
2. 核心函数测试 - 使用数值梯度检查验证梯度计算正确性
3. 形状断言 - 确保所有输出张量形状正确
4. 数值稳定性测试 - 处理极端值、零方差、奇异矩阵等情况
5. scikit-learn 对比 - 验证自定义实现与标准库结果一致