En este desafío, construya y evalúe un modelo utilizando tanto la división de entrenamiento-prueba como la validación cruzada en el **conjunto de datos de pingüinos** preprocesado.

Las siguientes funciones serán útiles:

* `cross_val_score()` de `sklearn.model_selection`;
* `train_test_split()` de `sklearn.model_selection`;
* Métodos `.fit()` y `.score()` del modelo.


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

El aprendizaje automático se utiliza actualmente en todas partes. ¿Quieres aprenderlo por ti mismo? Este curso es una introducción al mundo del aprendizaje automático para que puedas aprender los conceptos básicos, trabajar con Scikit-learn – la biblioteca más popular para ML – y construir tu primer proyecto de aprendizaje automático.
Este curso está dirigido a estudiantes con conocimientos básicos de Python, Pandas y Numpy.

Aprenda los conceptos de Machine Learning y el flujo de trabajo de un proyecto de ML.

El preprocesamiento es probablemente la etapa más importante de un proyecto de ML. Este capítulo abarca los pasos de preprocesamiento necesarios para casi cualquier conjunto de datos.

Una tubería es una forma ordenada de combinar todos los pasos de preprocesamiento junto con un modelo. Las tuberías facilitan considerablemente el entrenamiento y uso de un modelo.

El modelado es la etapa más divertida de un proyecto de ML. Aprendamos a construir, ajustar y evaluar el modelo.

Desafío: Evaluación del Modelo con Validación Cruzada

Solución

Awesome!

Desafío: Evaluación del Modelo con Validación Cruzada

Solución