安排訓練和測試機器學習

Question

我在 Model 類中編寫了這個簡單的隨機森林回歸的小型機器學習代碼。 創建這個類的對象后，我打印了預測和准確度分數，並編寫了一個代碼來安排每 30 天的訓練和每 7 天的測試。 但我正面臨一個錯誤

代碼：

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)

在這條線上schedule.every(30).days.at("05:00").do(model_instance.fit())我收到以下錯誤： the first argument must be callable

Answer 1

我不熟悉 schedule 包，但我想do的參數必須是可調用的。 這意味着您實際上不應該調用該函數。 嘗試這個：

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

注意我在fit和predict之后刪除了括號。

Answer 2

我想到了。 為訓練和測試創建單獨的模塊，然后導入模型類，然后創建一個將執行調度的函數。

訓練功能：

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)

測試功能：

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)