In dieser Aufgabe ein Modell erstellen und bewerten, indem sowohl der Train-Test-Split als auch die Kreuzvalidierung auf dem vorverarbeiteten **penguins dataset** angewendet werden.

Die folgenden Funktionen sind dabei hilfreich:

* `cross_val_score()` aus `sklearn.model_selection`;
* `train_test_split()` aus `sklearn.model_selection`;
* `.fit()`- und `.score()`-Methoden des Modells.


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 TestKNNWithCVAndSplit(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_pipelined.csv'
        )
        cls.X, cls.y = cls.df.drop('species', axis=1), cls.df['species']
        import user_code
        cls.uc = user_code  # Ð¾ÑÑÐºÑÑÑÑÑÑ: model, scores, X_train, X_test, y_train, y_test

    def test_model_is_knn_with_4_neighbors(self):
        from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
        uc = self.uc
        cond = isinstance(getattr(uc, 'model', None), KNeighborsClassifier) and \
               getattr(uc.model, 'n_neighbors', None) == 4
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Model is KNeighborsClassifier with n_neighbors=4",
            "Model must be KNeighborsClassifier with n_neighbors=4"
        )

    def test_cross_val_scores_len_and_cv3(self):
        # ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑÐ¼Ð¾, ÑÐ¾ Ð¾ÑÑÐ¸Ð¼Ð°Ð½Ð¾ ÑÑÐ²Ð½Ð¾ 3 Ð¾ÑÑÐ½ÐºÐ¸ Ñ Ð²Ð¾Ð½Ð¸ ÑÑÐ¼ÑÑÐ½Ñ Ð· cv=3 Ð´Ð»Ñ 4-NN
        from sklearn.model_selection import cross_val_score
        from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
        uc = self.uc
        scores = getattr(uc, 'scores', None)
        try:
            ok_len = hasattr(scores, '__len__') and len(scores) == 3
            ref = cross_val_score(KNeighborsClassifier(n_neighbors=4), self.X, self.y, cv=3)
            ok_mean_close = np.isfinite(np.mean(scores)).item() and np.isclose(np.mean(scores), np.mean(ref), rtol=0, atol=1e-6)
            cond = ok_len and ok_mean_close
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Cross-validation produced 3-fold scores with cv=3",
            "Cross-validation must use cv=3 and produce 3 scores"
        )

    def test_train_test_split_shapes(self):
        uc = self.uc
        has_vars = all(hasattr(uc, name) for name in ['X_train', 'X_test', 'y_train', 'y_test'])
        if has_vars:
            n_total = len(self.X)
            n_test = len(uc.X_test)
            # ÐÐ¾Ð¿ÑÑÐºÐ°ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ¸Ð±ÐºÑ Ð¾ÐºÑÑÐ³Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ Ð¿ÑÐ¸ test_size=0.33
            expected_test = int(round(0.33 * n_total))
            cond = uc.X_train.shape[0] + uc.X_test.shape[0] == n_total and \
                   uc.y_train.shape[0] + uc.y_test.shape[0] == n_total and \
                   abs(n_test - expected_test) <= 2
        else:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Data was split into train and test with approximately 33% for test",
            "Data must be split into train and test with approximately 33% for test"
        )

    def test_model_fitted_and_predicts_on_test(self):
        uc = self.uc
        try:
            y_pred = uc.model.predict(uc.X_test)
            cond = isinstance(y_pred, (np.ndarray, list)) and len(y_pred) == len(uc.y_test)
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Model is fitted and can predict on X_test",
            "Model must be fitted and able to predict on X_test"
        )

    def test_test_score_available(self):
        uc = self.uc
        try:
            score = uc.model.score(uc.X_test, uc.y_test)
            cond = isinstance(score, (float, np.floating)) and np.isfinite(score)
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Test score is available via model.score(X_test, y_test)",
            "Test score must be computed via model.score(X_test, y_test)"
        )

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


test_code.py

Maschinelles Lernen wird heute überall eingesetzt. Möchten Sie es selbst erlernen? Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, vermittelt grundlegende Konzepte, die Arbeit mit Scikit-learn – der beliebtesten Bibliothek für ML – und ermöglicht den Aufbau Ihres ersten Projekts im Bereich des maschinellen Lernens.
Der Kurs richtet sich an Lernende mit Grundkenntnissen in Python, Pandas und Numpy.

Erlernen der Konzepte des maschinellen Lernens und des Workflows von ML-Projekten.

Die Vorverarbeitung ist wahrscheinlich die wichtigste Phase eines ML-Projekts. Dieses Kapitel behandelt die für nahezu jeden Datensatz erforderlichen Vorverarbeitungsschritte.

Eine Pipeline ist eine elegante Methode, um alle Vorverarbeitungsschritte sowie ein Modell zu kombinieren. Pipelines erleichtern das Trainieren und die Nutzung eines Modells erheblich.

Die Modellierung ist die spannendste Phase eines ML-Projekts. Lernen Sie, das Modell zu erstellen, zu optimieren und zu evaluieren!

Herausforderung: Bewertung des Modells mit Kreuzvalidierung

Lösung

Awesome!

Herausforderung: Bewertung des Modells mit Kreuzvalidierung

Lösung