元の `penguins.csv` を使用：まず、不十分なデータが含まれる2行を削除。エンコーディング、補完、スケーリングを実行する1つの**前処理パイプライン**を構築。

エンコーディングの対象は `'sex'` と `'island'` のみのため、`ColumnTransformer` を使用。その後、すべての特徴量に `SimpleImputer` と `StandardScaler` を適用。

ここに、使用する `make_column_transformer()` および `make_pipeline()` 関数のリマインダーを記載。

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 TestPipelineWithColumnTransformer(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df_raw = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins.csv'
        )
        cls.df_raw = cls.df_raw[cls.df_raw.isna().sum(axis=1) < 2]
        import user_code
        cls.user_code = user_code

    def test_import_pipeline(self):
        from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pipeline
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'pipe', None), (Pipeline,))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline was created using make_pipeline",
            "Pipeline was created using make_pipeline"
        )

    def test_columntransformer_used(self):
        from sklearn.compose import ColumnTransformer
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'ct', None), ColumnTransformer)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "ColumnTransformer was used for 'sex' and 'island' with remainder passthrough",
            "ColumnTransformer was used for 'sex' and 'island' with remainder passthrough"
        )

    def test_pipeline_steps(self):
        uc = self.user_code
        step_names = [name for name, _ in uc.pipe.steps]
        cond = ("columntransformer" in step_names
                and any("simpleimputer" in n for n in step_names)
                and any("standardscaler" in n for n in step_names))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline contains ColumnTransformer, SimpleImputer, and StandardScaler",
            "Pipeline contains ColumnTransformer, SimpleImputer, and StandardScaler"
        )

    def test_X_transformed_shape(self):
        uc = self.user_code
        X_arr = np.asarray(uc.X_transformed)
        cond = X_arr.shape[0] == self.df_raw.shape[0] and X_arr.ndim == 2
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X_transformed has correct number of rows and is 2D",
            "X_transformed has correct number of rows and is 2D"
        )

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


test_code.py

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機械学習の概念とMLプロジェクトのワークフローについて学習します。

前処理は、MLプロジェクトにおいて最も重要な段階の一つです。本章では、ほぼすべてのデータセットに必要な前処理手順について解説します。

パイプラインは、すべての前処理ステップとモデルを組み合わせるための便利な方法です。パイプラインを使用することで、モデルの学習や利用がはるかに簡単になります。

モデリングはMLプロジェクトの中で最も楽しい段階です。モデルの構築、チューニング、評価方法を学びましょう。

チャレンジ：パイプラインの作成

解答