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想像一下，您任職於 Proseware，這是一家著重於協助醫療保健醫生在其工作取得更大成功的新創公司。 為了協助這些醫生，正在開發新的 Web 應用程式，以協助根據醫療資訊更快地診斷病患。

糖尿病分類模型已定型並準備好與 Web 應用程式整合。 Proseware 的重要長期目標是持續在未來改善應用程式和提高模型的精確度。

您以機器學習工程師的身分加入了小組，並被要求將模型與應用程式的持續整合標準化。 標準化的一個重要層面就是確保用來定型模型的程式碼進行驗證。

若要驗證用來定型糖尿病分類模型的程式碼，您需要執行：

• Lint 分析：檢查 Python 或 R 指令碼中是否有程式設計或樣式錯誤。
• 單元測試：檢查程式碼內容的效能。

為了協助資料科學小組了解程式碼品質標準，他們可以在 Visual Studio Code 中進行本機開發時驗證其程式碼。

不過，您想要將程式碼驗證自動化，以檢查推送至生產環境的所有程式碼是否沒有任何問題，並如預期般運作。 您決定每當使用 GitHub Actions 建立提取要求時，就與資料科學小組一起執行 Lint 分析和單元測試。