Erstellung einer Pipeline mit einem **finalen Schätzer**. Dies ergibt eine trainierte Vorhersagepipeline, die Vorhersagen für neue Instanzen mit der Methode `.predict()` generieren kann.

Da ein Prädiktor die Zielvariable `y` benötigt, diese separat von der für `X` erstellten Pipeline kodieren. Zur Kodierung des **Ziels** `LabelEncoder` verwenden.


Zusätzlich stehen Materialien zur Verfügung, um die Syntax von `make_column_transformer` und `make_pipeline` zu wiederholen.

Da die Vorhersagen **kodiert** als 0, 1 oder 2 vorliegen, kann die Methode `.inverse_transform()` von `LabelEncoder` verwendet werden, um sie wieder in die ursprünglichen Labels zurückzuwandeln: `'Adelie'`, `'Chinstrap'` oder `'Gentoo'`.


Hinweis

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestPipelineKNN(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins.csv'
        )
        cls.df = cls.df[cls.df.isna().sum(axis=1) < 2]
        import user_code
        cls.uc = user_code  # Ð¾ÑÑÐºÑÑÑÑÑÑ: X, y, ct, pipe, label_enc

    def test_label_encoding(self):
        from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
        uc = self.uc
        y_arr = np.asarray(uc.y)
        is_int = np.issubdtype(y_arr.dtype, np.integer)
        le_ok = isinstance(getattr(uc, 'label_enc', None), LabelEncoder) and hasattr(uc.label_enc, 'classes_')
        cond = (y_arr.ndim == 1) and is_int and le_ok
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Target is label-encoded with LabelEncoder and integer dtype",
            "Target must be encoded with LabelEncoder to integer dtype and have classes_"
        )

    def test_column_transformer_targets_and_remainder(self):
        from sklearn.compose import ColumnTransformer
        from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
        uc = self.uc
        ct = getattr(uc, 'ct', None)
        cond_ct = isinstance(ct, ColumnTransformer)
        # ÑÑÐºÐ°ÑÐ¼Ð¾ ÑÑÐ°Ð½ÑÑÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ Ð· OneHotEncoder, Ð·Ð°ÑÑÐ¾ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð´Ð¾ 'island' Ñ 'sex' (Ñ Ð±ÑÐ´Ñ-ÑÐºÐ¾Ð¼Ñ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ)
        found_ohe = False
        if cond_ct:
            for _, trans, cols in ct.transformers:
                if isinstance(trans, OneHotEncoder):
                    cols_set = set(cols) if isinstance(cols, (list, tuple)) else set([cols])
                    if cols_set == {'island', 'sex'}:
                        found_ohe = True
                        break
        remainder_ok = cond_ct and getattr(ct, 'remainder', None) == 'passthrough'
        cond = cond_ct and found_ohe and remainder_ok
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "ColumnTransformer applies OneHotEncoder to 'island' and 'sex' with remainder='passthrough'",
            "ColumnTransformer must apply OneHotEncoder to 'island' and 'sex' and set remainder='passthrough'"
        )

    def test_pipeline_structure_and_order(self):
        # Ð¼Ð°Ñ Ð±ÑÑÐ¸ ÑÐ°Ð¼Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´Ð¾Ðº: ColumnTransformer -> SimpleImputer -> StandardScaler -> KNeighborsClassifier
        uc = self.uc
        step_names = [name for name, _ in uc.pipe.steps] if hasattr(uc, 'pipe') else []
        expected = ['columntransformer', 'simpleimputer', 'standardscaler', 'kneighborsclassifier']
        cond = step_names == expected
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline steps are in order: ColumnTransformer, SimpleImputer, StandardScaler, KNeighborsClassifier",
            "Pipeline steps must be in order: ColumnTransformer, SimpleImputer, StandardScaler, KNeighborsClassifier"
        )

    def test_imputer_strategy(self):
        # ÑÑÑÐ°ÑÐµÐ³ÑÑ Ð¼Ð°Ñ Ð±ÑÑÐ¸ 'most_frequent'
        uc = self.uc
        try:
            imputer = dict(uc.pipe.named_steps).get('simpleimputer', None)
            cond = getattr(imputer, 'strategy', None) == 'most_frequent'
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "SimpleImputer uses strategy='most_frequent'",
            "SimpleImputer must use strategy='most_frequent'"
        )

    def test_model_is_fitted_and_predicts(self):
        # ÑÐºÑÐ¾ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð½Ðµ Ð½Ð°Ð²ÑÐµÐ½Ð¸Ð¹, predict Ð²Ð¸ÐºÐ»Ð¸ÑÐµ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð»ÐºÑ; Ð´Ð¾Ð´Ð°ÑÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð¿ÐµÑÐµÐ²ÑÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð¾Ð²Ð¶Ð¸Ð½Ñ
        uc = self.uc
        try:
            y_pred = uc.pipe.predict(uc.X)
            cond = isinstance(y_pred, (np.ndarray, list)) and len(y_pred) == len(uc.y)
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline is fitted and can predict on X",
            "Pipeline must be fitted and able to predict on X"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Beherrschen Sie die Grundlagen des Machine Learning und der Scikit-learn-Bibliothek. Erforschen Sie den vollständigen ML-Workflow, von der Behandlung fehlender Werte und der Kodierung kategorialer Daten bis hin zur Skalierung von Merkmalen. Erstellen Sie effiziente, auslaufsichere Datenvorverarbeitungspipelines mit ColumnTransformer. Wandeln Sie Rohdatensätze in modellbereite Strukturen um und implementieren Sie robuste prädiktive Pipelines.

Herausforderung: Erstellung Einer Vollständigen ML-Pipeline

Lösung

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