График обучения и тестирования машинного обучения - PullRequest
Новая
       29

График обучения и тестирования машинного обучения

2 голосов
/ 20 марта 2020

Я написал этот небольшой код машинного обучения простой регрессии случайных лесов в классе Model. После создания объекта этого класса я напечатал прогнозы и оценку точности, а также написал код для планирования тренировок каждые 30 дней и тестирования каждые 7 дней. Но я сталкиваюсь с ошибкой

Код: 

import schedule
import time
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

import pandas as pd
from main import data as df

class Model():
    def __init__(self):
        self.df = df
        self.linear_reg = LinearRegression()
        self.random_forest = RandomForestRegressor()
    def split(self, test_size):
        X = np.array(self.df[['age','experience','certificates']])
        y = np.array(self.df['salary'])
        self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size, random_state = 42)

    def fit(self):
        self.model = self.random_forest.fit(self.X_train, self.y_train)

    def predict(self):

        self.result = self.random_forest.predict(self.X_test)
        print(self.result)
        print("Accuracy: ", self.model.score(self.X_test, self.y_test))


if __name__ == '__main__':
    model_instance = Model()
    model_instance.split(0.2)
    schedule.every(30).days.at("05:00").do(model_instance.fit())
    schedule.every(7).days.at("05:00").do(model_instance.predict())
    while 1:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)

В этой строке schedule.every(30).days.at("05:00").do(model_instance.fit()) Я получаю следующую ошибку: the first argument must be callable

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 20 марта 2020

Я не знаком с пакетом расписания, но думаю, что аргумент do должен быть вызываемым. Это означает, что вы не должны вызывать эту функцию. Попробуйте это: 

schedule.every(30).days.at("05:00").do(model_instance.fit)
schedule.every(7).days.at("05:00").do(model_instance.predict)

Примечание. Я удалил скобки после fit и predict.

0 голосов
/ 20 марта 2020

Я понял это. Создал отдельные модули для обучения и тестирования, а затем импортировал класс Model, а затем создал функцию, которая будет выполнять планирование.

Функция для обучения: 

import schedule
import time

def job():
    model_instance.split(0.2)
    model_instance.fit()
    print("Training Completed")
schedule.every().minute.at(":17").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

Функция для тестирования: 

import schedule
import time

def job():
    model_instance.predict()
    print(model_instance.result)
    print("Accuracy: ", model_instance.model.score(model_instance.X_test, model_instance.y_test))
    print("Testing Completed")
schedule.every().minute.at(":17").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)
...