高飞大神：
我一直在看你写的机器学习、深度学习相关的讲稿和文章，
在佩服你学习能力强大的同时，我的疑问却并未得到解决——那就是如何测试机器学习相关的算法服务？
似乎你的那些文章更多的是科普性质，却少于讲到具体如何测试。
因为与你们做机器学习平台不同的，更大众的公司运用机器学习的场景一般是：产品部门提出算法需求、算法部门实现算法并提供预测服务给应用层、应用层调用算法服务。
那么如何对这里的算法服务进行测试呢？除了接口的正确性和稳定性，对于算法本身的准确率或其他指标，应如何测试呢？

具体到我们公司，主要做自然语言处理相关的，比如一个需求是：新闻舆情情感分类（正/负/中性）。标注数据是有的，专门有实习生做标注工作，但标注质量并不保证。目前我的测试流程为：
1）首先通过抽查来检查标注质量，这一步需要人工阅读大量的新闻并判断情感正负；
2）标注质量通过，才可作为算法输入；
3）算法实现并自测准确率达到标准后提测，我通过调用其服务获取预测结果并计算准确率召回率等指标，这一步仍然要人工阅读大量的新闻并做判断。
所以感觉测试做的工作更多的是 “人工智能” 中的 “人工” 部分。请问以上我的方法是否有问题呢？有哪里可改进的地方吗？请不吝赐教！谢谢！

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用 class 属性定位？