diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md index 3241c48625..d375ad44b8 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md @@ -84,10 +84,32 @@ class _MyForecastService(AbstractForecastService): SELECT COUNT(*) FROM foo ANOMALY_DETECTION(col, 'algo=myad') ``` -将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/fc/` 目录下,然后重启 taosanode 服务。通过执行 `SHOW ANODES FULL` 能够看到新加入的算法,然后就可以通过 SQL 语句调用该预测算法。 +将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/fc/` 目录下,然后重启 taosanode 服务。通过执行 `SHOW ANODES FULL` 能够看到新加入的算法,通过 SQL 语句调用该预测算法。 ```SQL --- 对 col 列进行异常检测,通过指定 algo 参数为 myfc 来调用新添加的预测类 SELECT _flow, _fhigh, _frowts, FORECAST(col_name, "algo=myfc") FROM foo; ``` + + +### 单元测试 + +在测试目录`taosanalytics/test`中的 forecast_test.py 中增加单元测试用例或添加新的测试文件。单元测试依赖 Python Unit test 包。 + +```python +def test_myfc(self): + """ 测试 myfc 类 """ + s = loader.get_service("myfc") + + # 设置用于预测分析的数据 + s.set_input_list(self.get_input_list()) + # 检查预测结果应该全部为 1 + r = s.set_params( + {"fc_rows": 10, "start_ts": 171000000, "time_step": 86400 * 30, "start_p": 0} + ) + r = s.execute() + + expected_list = [1] * 10 + self.assertEqlist(r["res"][0], expected_list) +```