一位Reddit用户正在寻求有关实施机器学习方法来检测性能回归的建议，特别是使用异常检测技术。他们正在使用大约10个健康样本的有限数据集进行训练，并且不确定数据拆分、阈值选择和评估指标的最佳实践。该用户正在质疑单类异常检测是否需要传统的训练/验证/测试拆分，以及他们的回归样本是否可以作为测试集。 AI
影响 这次讨论突显了将机器学习应用于性能监控的常见挑战以及对稳健评估策略的需求。
排序理由 用户正在寻求有关技术实现的建议，而不是宣布新进展。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I’m working on performance regression detection using machine learning/anomaly detection.</p> <p>My setup is basically:</p> <ul> <li>Healthy runs are used to learn normal behaviour</li> <li>Regression runs are used to see whether the model detect…