1.輸入資料和測試資料的特點：
演算法測試：對於演算法來說，輸入資料往往是測試的關鍵。 演算法可能會為不同型別的資料、分布和大小生成不同的輸出。 測試用例需要涵蓋各種輸入場景，包括邊界值、異常值和特殊情況。
例行測試：例行軟體測試通常更側重於功能和系統行為，而輸入資料的變化可能相對較小。
2.不可預知的輸出：
演算法測試：演算法的輸出可以是數值、向量、圖形等，有時很難準確預測輸出。 測試用例需要包含對輸出結果的審查寬容跟近似值驗證。
例行測試：常規軟體的輸出通常是確定性的，更容易**和驗證。
3.效能和效率要求：
演算法測試：對於大規模資料集和複雜演算法，效能測試和效率測試至關重要。 需要考慮演算法的時間複雜度和空間複雜度。
例行測試：例行軟體測試通常更側重於功能的正確性，並且對效能的要求相對較低。
4.模型可解釋性和可解釋性：
演算法測試：對於機器學習和深度學習模型，模型的解釋性和可解釋性也是測試的一部分。 您需要驗證模型的決策是否符合預期，以及模型是否提供了可解釋的結果。
例行測試：常規軟體的行為通常更容易理解，不需要特別強調解釋性。
5.演算法的學習和調優：
演算法測試：對於機器學習演算法，模型可能會根據新資料進行學習和調整。 測試需要在學習過程中覆蓋模型穩定性和魯棒性
常規測試：傳統軟體通常在固定的規則和邏輯下執行，不涉及動態學習和調整。
6.資料集的多樣性：
演算法測試：測試具有不同特徵、分布和域的資料集，以確保演算法的泛化性和適用性非常重要。
例行測試：例行軟體測試可能更側重於特定的用例和輸入。
7.模型評估指標：
演算法測試：演算法測試需要關注特定於演算法的評估指標，例如：準確率、召回率、精確度、f1 分數等。
例行測試：例行軟體測試通常使用更通用的指標，例如是否正常執行、使用者體驗等。
8.測試工具和框架：
演算法測試：演算法測試可能需要使用專門的測試工具和框架，例如：tensorflow extended (tfx)、scikit-learn等。
例行測試：例行軟體測試通常使用常用的測試框架，如 Junit、PyTest 等。
在測試演算法時，測試團隊需要了解資料科學、機器學習和領域知識。 同時，與常規測試一樣，自動化測試、整合測試、效能測試等測試方法仍然非常有價值。