[python] doctest를 사용하여 머신러닝 모델 학습을 테스트하는 방법은?
doctest는 파이썬의 내장된 테스트 프레임워크로, 모듈의 docstring에 있는 테스트 코드를 추출하고 실행하여, 예상 결과와 실제 결과가 일치하는지를 확인하는 테스트를 수행합니다. 이를 활용하여 머신러닝 모델의 학습을 테스트할 수 있습니다.
아래는 doctest를 사용하여 머신러닝 모델 학습을 테스트하는 예제입니다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import doctest
def train_model(X, y):
"""
Train a linear regression model on the given input data.
Parameters:
X (ndarray): Input data of shape (n_samples, n_features).
y (ndarray): Target values of shape (n_samples,).
Returns:
model (LinearRegression): Trained linear regression model.
Example:
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> y = np.array([3, 5, 7])
>>> model = train_model(X, y)
>>> model.coef_
array([1., 1.])
"""
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
return model
if __name__ == "__main__":
doctest.testmod()
위의 예제에서는 train_model 함수에 대한 docstring에 Example: 섹션을 추가하여 테스트할 입력 데이터와 기대 결과를 기술합니다. 이후에 doctest.testmod() 함수를 호출하여 docstring에 작성된 테스트를 실행합니다.
예제에서는 2차원의 입력 데이터와 선형 회귀 모델을 활용하여 학습을 수행하고 있습니다. model.coef_를 통해 학습된 모델의 계수를 확인하여 예상 결과와 일치하는지를 확인할 수 있습니다.
doctest를 사용하면 모델 학습에 대한 테스트 코드를 문서화와 동시에 유지보수할 수 있으며, 학습의 일관성과 안정성을 검증할 수 있습니다.