Opret nu en pipeline, der inkluderer en **slutestimator**. Dette giver en trænet forudsigelses-pipeline, som kan generere forudsigelser for nye instanser ved hjælp af `.predict()`-metoden.

Da en prædiktor kræver målvariablen `y`, skal denne kodes separat fra den pipeline, der er opbygget til `X`. Brug `LabelEncoder` til at kode **target**.


Da forudsigelserne er **kodet** som 0, 1 eller 2, kan `.inverse_transform()`-metoden fra `LabelEncoder` bruges til at konvertere dem tilbage til de oprindelige etiketter: `'Adelie'`, `'Chinstrap'` eller `'Gentoo'`.


Bemærk

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

Maskinlæring anvendes nu overalt. Vil du selv lære det? Dette kursus er en introduktion til maskinlæringens verden, hvor du lærer grundlæggende begreber, arbejder med Scikit-learn – det mest populære bibliotek til ML – og bygger dit første maskinlæringsprojekt.
Dette kursus er tiltænkt studerende med grundlæggende kendskab til Python, Pandas og Numpy.

Lær om maskinlæringskoncepter og arbejdsgangen i et ML-projekt.

Forbehandling er sandsynligvis den vigtigste fase i et ML-projekt. Dette kapitel dækker de forbehandlingsskridt, der er nødvendige for næsten ethvert datasæt.

En pipeline er en smart måde at kombinere alle forbehandlingsskridt samt en model. Pipelines gør det meget nemmere at træne og anvende en model.

Modellering er den mest underholdende fase i et ML-projekt. Lad os lære at opbygge, finjustere og evaluere modellen!

Udfordring: Oprettelse af en Komplet ML-Pipeline

Løsning

Awesome!

Udfordring: Oprettelse af en Komplet ML-Pipeline

Løsning

Awesome!