冒烟着火模型更加注重精确率还是召回率

冒烟测试和火灾测试都是软件质量保证过程中的术语，通常用于评估系统的稳定性，而不是直接关联于精度（Precision）和召回率（Recall），这两个指标更多应用于信息检索、分类任务等机器学习领域。

"冒烟测试"主要是检查基本的功能是否可用，它关注的是确保系统的基本功能在部署前能正常运行，因此更注重防止严重的问题（如无法启动或关键功能缺失），即保证系统的最低门槛性能。

而"火灾测试"则是在大量数据或压力下对系统进行深度验证，目的是找出潜在的缺陷或极限情况下的问题。它可能涉及到精准度和召回率的概念，如果需要评估分类模型的性能，可能会关注模型在识别重要异常（“火灾”）时的正确率。

对于一个分类模型来说，如果侧重于早期发现所有的问题（包括真阳性，TP，以及部分假阴性，FN），那么可能更重视召回率；反之，如果更关心避免错误地标记无问题（假阳性和真负性），则会关注精度。但在这种上下文中，它们通常是结合使用的，因为高召回率往往意味着可能存在一些未检测到的故障，而高精度则意味着预测的准确性较高。

相关问题

python 冒烟测试

冒烟测试是软件测试中的一种测试方法，主要用于验证系统的基本功能是否正常运行。在Python中，可以使用pytest的mark机制来组织和运行冒烟测试用例。pytest.mark常用于冒烟测试用例的组织，可以给测试用例打上标签，比如@pytest.mark.smoke。然后通过命令行运行指定标签的冒烟测试用例。例如，可以使用命令行运行test_case_with_unittest2.py文件中标记为smoke的冒烟测试用例，命令为pytest test_case_with_unittest2.py -v -m smoke。另外，也可以使用pytest框架运行pytest test_case_with_pytest.py文件中标记为smoke的冒烟测试用例，命令为pytest test_case_with_pytest.py -v -m smoke。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytest 如何组织冒烟测试及执行冒烟用例](https://blog.csdn.net/IT_LanTian/article/details/125321680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

pytest 冒烟执行

对于 pytest 冒烟执行，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的项目中已经安装了 pytest。如果没有安装，可以使用以下命令安装 pytest：

   pip install pytest

2. 在你的项目中创建一个名为 `tests` 的文件夹，并在其中编写你的测试用例。

3. 在 `tests` 文件夹中创建一个名为 `test_smoke.py` 的文件，并编写你的冒烟测试用例。例如，你可以使用 `assert` 语句来验证一些基本功能是否正常工作。

4. 打开终端，并切换到你的项目目录下。

5. 在终端中运行以下命令执行 pytest 冒烟测试：

   pytest -m smoke

这里的 `-m smoke` 表示只运行标记为 `smoke` 的测试用例。

6. 等待测试执行完成，查看测试结果。如果所有的冒烟测试用例都通过了，那么你的项目基本功能应该是正常的。

通过以上步骤，你可以使用 pytest 对你的项目进行冒烟测试。当然，具体的配置和测试用例编写方式还需要根据你的项目结构和需求进行调整。