首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有办法使用Firebase AB测试和远程配置来进行“子集测试”,将其应用于现有测试的子集?

是的,Firebase提供了AB测试和远程配置功能,可以用于进行"子集测试"并应用于现有测试的子集。

AB测试是一种常用的测试方法,用于比较两个或多个变体的效果,以确定哪个变体在特定目标上表现更好。Firebase的AB测试功能可以帮助开发人员轻松创建和管理AB测试实验。您可以定义不同的变体,并设置目标指标,例如用户转化率或用户留存率。Firebase会自动将用户分配到不同的变体,并收集和分析数据,以确定哪个变体在目标指标上表现最佳。

远程配置是一种动态配置的方式,可以在不发布新版本的情况下更改应用的行为。通过Firebase的远程配置功能,您可以定义一组参数和值,并将其应用于应用的子集。这样,您可以根据不同的用户群体或特定条件,为应用的不同子集提供不同的配置。例如,您可以为新用户提供不同的欢迎消息,或者为特定地区的用户提供不同的本地化内容。

将AB测试和远程配置结合起来,您可以在现有测试的子集上进行"子集测试"。首先,您可以使用AB测试功能创建一个实验,定义不同的变体和目标指标。然后,您可以使用远程配置功能,将该实验应用于现有测试的子集,为该子集提供特定的配置。通过收集和分析数据,您可以评估该实验在子集上的效果,并根据结果进行优化和决策。

腾讯云提供了类似的AB测试和远程配置功能,可以满足您的需求。您可以使用腾讯云的AB测试和远程配置产品,如腾讯云移动测试(https://cloud.tencent.com/product/mtc)和腾讯云移动远程配置(https://cloud.tencent.com/product/mrc),来进行"子集测试"和应用配置。这些产品提供了丰富的功能和灵活的配置选项,可以帮助您进行有效的测试和配置管理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

app 里 AB 测试简介

已经有几种 A/B 测试平台,既可以作为一个独立产品进行测试,也可以作为一个更大分析平台组件,例如 Firebase 远程配置分析。通过客户端库,平台会向 app 发送一组配置指令。...在更复杂情况下,如果需要进行大量远程 app 配置,app 会将参数发送到 A/B 测试平台,测试平台会跟据这些参数来选出更精细测试配置。...如果你平台不能做到这一点,你需要把现有的监控系统中看到任何影响目前测试相互参考,识别“不良”版本。...为了简化 app 内 A/B 测试设计,集成,执行分析,Google 提供了一套工具,其中包括: Firebase 远程配置 (FRC)提供了一个客户端库,允许 app 请求 Firebase 并接收相应配置...远程配置可以在而无需发布新版本情况下帮你更新(升级)你 app。 Firebase 远程配置与分析 支持根据 A/B 测试决定跟踪版本部署。

3.7K30

面向语音驱动面部动画:TalkLoRA模型通用性适用性 !

VOCA通过将一个网络共享在多个身份上,通过为身份进行一热编码,以及使用现有的一个身份通过对现有身份进行线性插值以便添加新身份。...VOCASET包含12个说话者网格,每个说话者60fps发言40句话。VOCASET被分为8个训练子集,2个验证子集2个测试子集。...作者将在8个训练子集上训练基础模型,并在2个测试子集进行作者特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject ASubject B。作者将Subject AB数据分割成训练集测试集。...作者将最后10句话保留为测试集,并使用剩余30个句子根据实验需求不同使用各种子集进行适应。...作者使用以下方法:对于一个随机测试主题,作者在130之间随机选择一个整数值,表示作者将使用多少序列进行微调。然后从给定主题训练集中随机选择同样数量。

8110
  • 推荐效果线上评测:AB测试平台设计与实现

    作者:放按钮.PM;原文标题:《推荐效果线上评测:AB测试平台设计与实现》 br 第一篇 1、背景 在推荐系统中,评测效果,除了离线AUC,更合理方法是通过线上真实AB测试,来比较策略效果。...因为经常接触AB测试,以及看到了国内一些公司AB平台不同设计实现方法,整理一下AB测试平台相关知识。 2、具体说明 本文从以下方面讨论。...典型条件比如:国家(google是全球产品),语言,浏览器等。分配条件一般直接在实验或者域配置中指定。...下图是整个AB实验用户实验列表Re判断流程 2.2.4 具体设计:具体实验流量分配 有了分流模型,流量分配函数,我们在做实验时候,还需要注意,AB平台能够很好指导业务,准确进行实验。...为了保证置信区间正确性,一直进行一组 同质测试检测指标的自然变化。 4)实时监控 google有实时监控,检测某些指标超出正常值范围波动。

    1.1K30

    Flutter 2.8正式版发布了,还不来看看

    我们在拥有一百万行以上代码量 GPay 应用上进行测试,以确保改动在实际生产应用上有效。...生态 Flutter 不仅仅是框架、引擎工具——pub.dev 上现有超过 2w 个与 Flutter 兼容插件,而且每天都在增加。...这个 package 可以用少量代码构建一个基本身份验证体验,例如,在 Firebase 项目中设置了使用邮箱 Google 账号登陆: 通过这个配置你可以通过下面的代码构建一个身份验证: import...,然后会发现用户尚未登陆进而显示登录界面,SigninScreen widget 配置了邮件 Google 账号登陆,代码里还使用firebase_auth package 监测用户身份验证状态...、结构化对象方法简化 Firestore 使用

    22.4K30

    Service Mesh - Istio流量控制篇(上)

    Virtual Service: hosts:对应 DestinationRule 所配置host,可配置多个 gateways:用来配置网关进行匹配使用,如果是服务网关内部虚拟服务就不需要配置这一项...A/B 测试 ? AB 测试蓝绿部署或是金丝雀灰度部署完全是不一样AB 测试是同时上线两个版本,然后做相关比较。它是用来测试应用功能表现方法,例如可用性、受欢迎程度、可见性等。...AB 测试旨在通过科学实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式获得具有代表性实验结论,并确信该结论在推广到全部流量时可信。 我们可以看到 AB 测试,其包含了灰度发布功能。...对于灰度发布或是 AB 测试可以使用下面的技术选择用户: 浏览器 cookie、查询参数、地理位置。技术支持,如浏览器版本、屏幕尺寸、操作系统等。...流量转发到v3版本 此时到应用页面上进行一下测试,可以发现请求基本按照50%比例转发到v1v3版本: ?

    1.5K10

    ICML 2024 | WISER:弱监督支持表示学习改善癌症药物反应预测

    作者结合使用cut统计域不变表示(Z)选择噪声最小样本子集。...未放弃患者数据根据zi排序,并使用顶部b%来得到患者子集数据,然后将其与标记细胞系数据结合用于训练最终药物反应预测分类器。 实验结果 表 1 表1显示了作者方法与其他基准方法性能比较。...图 2 如图2所示,作者通过直接使用标记细胞系样本表示进行下游药物反应预测,进行了弱监督子集选择效果消融测试,将每种药物最佳超参数配置结果进行了比较。...这个测试通过在保持其余参数最佳配置同时改变b进行。图2总结了实验结果。...WISER在多种临床上重要抗癌药物药物反应预测中表现出色。据作者所知,该方法是第一个在弱监督下使用域不变表示进行子集选择方法,并且可以应用于具有大量未标记数据集类似设置。

    17210

    Firebase Remote Config

    使用 Remote Config 时,可以先创建默认值,通过 Firebase 控制台,可以修改其默认配置,整个过程对性能影响微乎其微。...,以针对用户互动度、广告点击次数收入等目标或针对可通过 Google Analytics(分析)进行衡量任何自定义事件优化您应用 运行 A/B 测试以改进您应用 您可以结合使用 A/B...Testing 适用于 Google Analytics(分析)随机百分比定位功能,在不同细分用户群中进行 A/B 测试,以改进您应用。...这样一,您可以先验证改进,然后再将其推向整个用户群 工作原理 Remote Config 包括一个客户端库,通过在 Firebase 控制台,可以设置相关参数与条件,在适当时机触发相关逻辑处理,...应用在获取服务器端值时所使用逻辑与在获取应用内默认值时相同,因此无需编写大量代码 如需替换应用内默认值,您可以使用 Firebase 控制台或 Remote Config 后端 API 创建与应用中使用参数同名参数

    59110

    在人工智能世界里,测试将是一场噩梦,衡量标准将是关键

    这将迫使行业如何进行质量保证以及如何设计生成测试指标。...数据转换可以在下列之间变化: 采样:数据集一个子集子集可以被使用,但不必随机生成。 过滤:训练数据集旨在包含或排除某些类型行或信号。 预测:训练数据集旨在包含数据集中可用属性子集。...例如,用户可以使用AI模型输出来确定结果。他们可以将结果输入到业务工作流程中,也可能输入第二个AI模型,或者人员可以使用第一个AI模型结果确定下一个输出。...另外,这些约束条件应该是可配置,并且可以被严格监控,以确保上级AI模型输出消费者能够理解明智地使用输出。...测试指标收集数据并生成这样测试指标的系统需要进行测试,以收集业务工作流程最终结果,以定义提供全面的测试指标质量确定。

    64560

    A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

    •真实LR测试子集:为了评估DS-GAN管道性能,我们使用了来自UAVDT测试274438个小对象,这些对象具有足够上下文,覆盖了32×32像素区域。...参考值是通过在LR训练子集(蓝条)上训练模型获得。 图7中FID值使用Inception-v3[44]中最终平均池特征进行测量。与LR测试子集相比,LR训练对象参考值为27.62。...为了补充FID距离,我们用每个定义子集训练了一个分类网络(在ImageNet[8]上预先训练ResNet-50),并用LR测试子集对其进行测试。...我们已经设置τ=40作为位置选择器帧搜索范围。图2所示管道其余组件也采用其默认值进行配置。 我们详细介绍了STDnet、FPNCenterNet在小型物体UAVDT测试集上获得结果。...由于管道需要训练测试几个子集——一个真实HR子集,以及一个真正LR训练测试子集——我们选择了每个子集中有足够数量目标的类别。

    43820

    bigML中提升树模型6个步骤

    您可以按照多个条件过滤数据集,甚至可以从现有数据创建新字段。 如果检查到数据没有错误,您需要将数据集分成两个不同子集:一个用于训练Boosted Trees模型,另一个用于测试。...您可以使用BigML单击选项或配置选项菜单轻松拆分数据集,然后会随机分配80%数据进行培训,并留出20%用于测试。...早期坚持试图通过在每次迭代中完全保留一部分数据进行测试寻求最佳停止时间以改进。提前从袋中抽取数据(树数据中未使用数据)。 “ 学习效率 ”。默认值为10%,学习率控制梯度方向走多远。...如果您希望其他字段影响结果,则可以通过选中输入字段部分中框或将它们设置为轴选择它们。 轴最初设置为两个最重要领域。您可以随时使用XY附近下拉菜单更改字段。...您需要通过将其预测与您测试数据集中看到实际值进行比较评估提升树模型(Boosted Trees)。 为此,请在集成视图中单击1-click操作菜单下评估。

    2.2K00

    【文章】机器学习模型训练全流程!

    为了模拟新、未见过数据,对可用数据进行数据分割,从而将其分割成2部分(有时称为训练—测试分割)。...接下来,利用训练集建立预测模型,然后将这种训练好模型应用于测试集(即作为新、未见过数据)上进行预测。根据模型在测试集上表现选择最佳模型,为了获得最佳模型,还可以进行超参数优化。 图6....训练—验证—测试集分割示意图 4.3 交叉验证 为了最经济地利用现有数据,通常使用N倍交叉验证(CV),将数据集分割成N个折(即通常使用5倍或10倍CV)。...然后,将训练好模型应用于上述遗漏折(即测试数据)。这个过程反复进行,直到所有的折都有机会被留出作为测试数据。...与之前一样,这个过程反复进行,共30次;计算30个模型平均性能,并将其作为CV性能指标。 5. 模型建立 现在,有趣部分来了,我们终于可以使用精心准备数据建立模型了。

    98710

    LeCun力荐:Facebook推出十亿参数超大容量存储器

    我们定义了两个离散密钥子集(子密钥集1子密钥集2)。它们会产生更大密钥集,这些密钥永远不会明文表示。对于给定查询,我们将其分为两个子查询(q1q2)。...在每个子集中选择k个最接近密钥(图中k = 2),从而隐含地选择k×k个密钥。保证使用查询最大化内积k个key属于该子集,在该子集上可以更高效地进行搜索。...由于使用稀疏更新来学习内存值,研究人员发现以更高Adam学习率10^(-3)学习它们是极好。...于是用PyTorch实现模型、在32个Volta GPU上训练,并使用float16操作加速训练、减少模型GPU内存使用。...下图是对比有内没有内存时,模型测试困惑;以及在测试集上速度困惑之间进行权衡。 ? ? 结果 上图显示了CC-News语料库测试集上,不同模型困惑度。

    50220

    机器学习模型训练全流程!

    为了模拟新、未见过数据,对可用数据进行数据分割,从而将其分割成2部分(有时称为训练—测试分割)。...接下来,利用训练集建立预测模型,然后将这种训练好模型应用于测试集(即作为新、未见过数据)上进行预测。根据模型在测试集上表现选择最佳模型,为了获得最佳模型,还可以进行超参数优化。 ? 图6....训练—验证—测试集分割示意图 4.3 交叉验证 为了最经济地利用现有数据,通常使用N倍交叉验证(CV),将数据集分割成N个折(即通常使用5倍或10倍CV)。...然后,将训练好模型应用于上述遗漏折(即测试数据)。这个过程反复进行,直到所有的折都有机会被留出作为测试数据。...与之前一样,这个过程反复进行,共30次;计算30个模型平均性能,并将其作为CV性能指标。 5. 模型建立 现在,有趣部分来了,我们终于可以使用精心准备数据建立模型了。

    2.1K31

    . | 能否快速学习使用Transformer模型“翻译”生物活性分子?

    在这项工作中,作者使用Transformer模型实现这一目标。...特别是,将Transformer模型应用于活性扩展思想将其视为已知对某个靶点具有活性分子“翻译”成对同一靶点应该具有活性(最好是更活性)新型分子过程(图1b)。...95%分子子集被用作Transformer模型输入(“输入子集”),其中包括活性较弱中等配体,而5%最活跃配体则形成了用于评分输出分子测试子集”。...在实际应用中,这是一个重要优势,因为不需要重新训练ML模型对新蛋白靶点进行预测头开始重新训练模型,以确保训练集不包括针对给定靶标的活性分子,以进行方法验证目的)。...然后将相同过程应用于生成由Transformer机器学习模型(经过10个epoch训练过滤截断值为50)输出分子与来自验证子集输入分子之间所有合理SMIRKS。

    31540

    探索Python中集成方法:Bagging

    在机器学习领域,集成方法是一种强大技术,它通过结合多个基本模型预测结果提高整体模型性能稳定性。...其基本思想是通过对训练数据集进行有放回随机抽样,从而生成多个不同子集,然后在每个子集上训练一个基本模型。最后,通过对这些基本模型预测结果进行平均或投票来得到最终预测结果。...使用Python实现Bagging 接下来,我们将使用Python中scikit-learn库实现一个简单Bagging模型,并应用于一个示例数据集上。...)并将其划分为训练集测试集: # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集测试集 X_train, X_test...(y_test, y_pred) print("Bagging分类器准确率:", accuracy) 结论 Bagging是一种简单而有效集成学习方法,通过对基本模型预测结果进行平均或投票,能够显著提高模型性能鲁棒性

    26410

    A-BDD:面向恶劣天气照明条件分类器欺骗与语义分割 !

    因此,研究行人和实践者越来越依赖合成数据训练、测试验证感知模型[2,26,40]。完全人工合成数据由模拟引擎生成,已成为软件在环(SiL)硬件在环(HiL)测试不可或缺部分。...必须牢记特定增强数据集对ML培训测试有效性将始终取决于给定计算机视觉使用案例和数据分布。仅仅 incorporating现有的增强数据集而没有进行全面的分析是不可能获得令人满意成果。...例如,作者在[41]中提出了一种雨产生渲染 Pipeline ,该 Pipeline 使用粒子模拟器雨滴外观数据库。每一条雨痕都将其个别地投影到图像上,这引入了显著计算开销。...反射强度地面粗糙度/反射系数进行参数化。这些增强子集中,最后两个强度还包括镜头滴。 Puddles (puddles_):为模拟雨滴,将Overcast深度反射效果应用于模拟雨滴。...为了确保增广数据集之间可比较性,作者在所有训练运行中保持训练配置超参数固定(即使用学习率0.005动量0.9SGD优化器)。

    13810

    什么是 RevoScaleR?

    ,更改计算上下文以在大数据平台上指定大量数据,然后通过将解决方案部署到目标环境实施解决方案,从而使用户可以访问它。...创建可扩展数据分析例程,这些例程可以使用较小数据集在本地开发,然后部署到较大数据/或计算机集群。 RevoScaleR 支持这些场景,因为它对数据块进行操作并使用更新算法。...使用 RevoScaleR 进行数据管理分析 RevoScaleR 提供可扩展数据管理分析功能。这些函数可以与内存中数据集一起使用,并以相同方式应用于存储在磁盘上巨大数据集。...一旦您数据采用这种文件格式,您就可以直接将其与 RevoScaleR 提供分析函数一起使用,或者快速提取子样本并将其读入内存中数据帧以用于其他 R 函数。...在 RevoScaleR 数据步进功能中,您可以指定 R 表达式转换特定变量,并在从 .xdf 文件中读取数据时将它们自动应用于单个数据框或每个数据块。

    1.3K00

    分享 | 8条数据清洗经验,收藏备用!

    数据给你了,那就要处理,但这些数据可能经常是: 1、不完整(某些记录某些字段缺失) 2、前后不一致(字段名结构前后不一) 3、数据损坏(有些记录可能会因为种种原因被破坏) 因此,你必须经常维护你清洗程序清洗这些原始数据...使用Set或者Counter把变量类别以及类别出现频次存储起来 数据中经常有些字段是枚举类型。例如,血型只能是A、B、AB或者O。...在一部分数据上进行测试 不要尝试一次性清洗所有数据。当你刚开始写清洗代码debug时候,在一个规模较小子集进行测试,然后扩大测试这个子集测试。...这样做目的是能够让你清洗程序很快完成测试集上清洗,例如几秒,这样会节省你反复测试时间。 但是要注意,这样做的话,用于测试子集往往不能涵盖到一些奇葩记录,因为奇葩总是比较少见嘛。...把清洗日志打印到文件中 当运行清洗程序时,把清洗日志错误提示都打印到文件当中,这样就能轻松使用文本编辑器查看他们了。

    99350

    BERT轻量化:最优参数子集Bort,大小仅为BERT-large16%

    近期,亚马逊 Alexa 团队发布了一项研究成果:研究人员对BERT模型进行参数选择,获得了BERT最优参数子集——Bort。...NLP模型大小 △图源:DistilBERT 与ALBERT、MobileBERT进行模型结构优化不同,Bort是在原本模型架构上进行最优子集选择。 简单来说就是:「瘦身」。...而这次研究,研究人员使用了完全多项式时间近似算法(FPTAS)进一步优化这个问题,因为该算法最近被证明:在某些条件下,能够有效地提取此类最优子集。...研究人员列举了三个指标:推理速度,参数大小错误率,在使用FPTAS下,从一个高性能BERT中提取一个最优子集,这便是Bort。 在随后初步测试中,Bort有着不俗表现。...这是一个非常关键问题。 为了验证Bort泛化能力,研究人员在GLUESuperGLUE基准以及RACE数据集上对Bort同其他模型进行测试。 首先是在GLUE上测试: ?

    60210
    领券