1.输入数据和测试数据的特点：
算法测试：对于算法来说，输入数据往往是测试的关键。 算法可能会为不同类型的数据、分布和大小生成不同的输出。 测试用例需要涵盖各种输入场景，包括边界值、异常值和特殊情况。
例行测试：例行软件测试通常更侧重于功能和系统行为，而输入数据的变化可能相对较小。
2.不可预知的输出：
算法测试：算法的输出可以是数值、向量、图形等，有时很难准确预测输出。 测试用例需要包含对输出结果的审查宽容跟近似值验证。
例行测试：常规软件的输出通常是确定性的，更容易**和验证。
3.性能和效率要求：
算法测试：对于大规模数据集和复杂算法，性能测试和效率测试至关重要。 需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。
例行测试：例行软件测试通常更侧重于功能的正确性，并且对性能的要求相对较低。
4.模型可解释性和可解释性：
算法测试：对于机器学习和深度学习模型，模型的解释性和可解释性也是测试的一部分。 您需要验证模型的决策是否符合预期，以及模型是否提供了可解释的结果。
例行测试：常规软件的行为通常更容易理解，不需要特别强调解释性。
5.算法的学习和调优：
算法测试：对于机器学习算法，模型可能会根据新数据进行学习和调整。 测试需要在学习过程中覆盖模型稳定性和鲁棒性
常规测试：传统软件通常在固定的规则和逻辑下运行，不涉及动态学习和调整。
6.数据集的多样性：
算法测试：测试具有不同特征、分布和域的数据集，以确保算法的泛化性和适用性非常重要。
例行测试：例行软件测试可能更侧重于特定的用例和输入。
7.模型评估指标：
算法测试：算法测试需要关注特定于算法的评估指标，例如：准确率、召回率、精确度、f1 分数等。
例行测试：例行软件测试通常使用更通用的指标，例如是否正常运行、用户体验等。
8.测试工具和框架：
算法测试：算法测试可能需要使用专门的测试工具和框架，例如：tensorflow extended (tfx)、scikit-learn等。
例行测试：例行软件测试通常使用常用的测试框架，如 Junit、PyTest 等。
在测试算法时，测试团队需要了解数据科学、机器学习和领域知识。 同时，与常规测试一样，自动化测试、集成测试、性能测试等测试方法仍然非常有价值。