Capítulo 2: Testando Sistemas de ML

Tipos de Testes em ML

Tipo de Teste	O que Testa	Exemplo
Unitário	Funções individuais	Engenharia de features
Dados	Qualidade dos dados	Esquema, valores nulos
Modelo	Comportamento do modelo	Previsões em entradas conhecidas
Integração	Fim a fim	API até previsão
Desempenho	Velocidade/uso de recursos	Latência, memória

Exemplos de Testes

# tests/test_model.py
import pytest
import numpy as np

class TestModel:
    @pytest.fixture
    def model(self):
        return load_model("models/churn_model.pkl")
    
    def test_prediction_shape(self, model):
        X = np.random.randn(10, 15)
        predictions = model.predict(X)
        assert predictions.shape == (10,)
    
    def test_prediction_range(self, model):
        X = np.random.randn(100, 15)
        predictions = model.predict_proba(X)
        assert np.all(predictions >= 0) and np.all(predictions <= 1)
    
    def test_known_input(self, model):
        # High-risk customer features
        high_risk = np.array([[0, 100, 365, 0, 1, ...]])
        prob = model.predict_proba(high_risk)[0, 1]
        assert prob > 0.7, "High-risk customer should have high churn probability"

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