Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、Kaggleや機械学習プロジェクトで「今すぐ活用できる」テストコードのレシピを紹介します。型チェック、入出力の検証、再現性確保、データやモデル出力の妥当性確認など、基本的かつ汎用的な手法をまとめました。これらを導入することで、開発効率と品質が大幅に向上します。 なぜ「ソフトウェアテスト」が必要なのか 機械学習の分野で「テスト」と聞くと、モデル評価(ホールドアウトや交差検証)が思い浮かびます。もちろんこれらは重要ですが、日々の開発サイクルでは、モデル・データ・コードを安定的に改善・運用するためのソフトウェアテストが求