本文围绕Python测试数据预测展开，阐述了核心前置流程与规范，对比了Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch三大主流框架的预测实现方案，介绍了性能优化与误差校验方法、风险规避与合规要求，提及可使用PingCode管理相关研发流程，并总结了当前测试数据预测流程的要点与未来联邦学习、自动化MLOps的发展趋势。