Ａ／Ｂ测试的陷阱。在对模型进行过充分的离线评估之后，为什么还要进行在线Ａ／Ｂ测试？如何进行线上Ａ／Ｂ测试？如何划分实验组和对照组？

场景描述：

在户两位公司中，Ａ／Ｂ测试是验证新模块，新功能，新产品是否有效，新算法，新模型的效果是否有提升，新设计是否受到用户欢迎，新更改是否影响用户体验的主要测试方法。在机器学习领域中Ａ／Ｂ测试是验证模型最终效果的主要手段。

在对模型进行过充分的离线评估之后，为什么还要进行在线Ａ／Ｂ测试？

需要进行在线Ａ／Ｂ测试原因如下

一：离线评估无法完全消除模型过拟合的影响，因此得出的离线评估结果无法完全替代线上评估结果。

二：离线评估无法完全还原线上的工程环境。一般来讲，离线评估往往不会考虑线上环境的延迟，数据丢失，标签数据缺失等情况。因此，离线评估的结果是理想工程环境下的结果。

三：线上系统的某些商业指标在离线评估中无法计算。离线评估一般针对模型本身进行评估，而与模型相关的其他指标，特别是商业指标，往往无法直接获得。

比如上了新的推荐系统，离线评估更加关注的是ＲＯＣ曲线，Ｐ－Ｒ曲线等的改进，而线上苹果可以全面了解该推荐算法带来的用户点击率，留存时长，ＰＶ访问量等的变化，这些都是有Ａ／Ｂ测试来进行全面的评估。

如何进行线上Ａ／Ｂ测试？

进行Ａ／Ｂ测试的主要手段是进行用户分桶，即将用户分为实验组和对照组ÿ

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