機械学習システムのためのメタモルフィックテスティング入門 - Qiitaはじめに 先日発行されました情報処理学会誌1月号で「機械学習応用システムのテスト・検証」という記事を書きましたが、スペースの制約などがあり、メタモルフィックテスティングについて十分な量を書けていません。また執筆後にメタモルフィックテスティングの提唱者であるTsong Yueh Chen先生の講演を聞いたり、他の文献を読んだりした中で、もう少し書き足したい部分もあり、そのようなところを中心にメタモルフィックテスティングについて解説します。 解決する問題：期待値が分からないテストの成否をどう決める？ 一般的にソフトウェアのテストの成功・失敗を決める際、テストケースごとに期待値（期待結果、確認項目などとも言われたりします）があり、実際にテストケースを実行したときの出力と比べることをします。このときの「ソフトウェアに対するテストが成功か失敗かを判定するメカニズム」のことをテストオラクルと呼びます。
