Ejemplo n.º 1
0
Archivo: run.py Proyecto: xmli/cme193
def test_regression_pred():
	print 'LinearProbabilityModel.predict Check:\n----------------------'
	try:
		clf = LinearProbabilityModel()
		clf.fit(np.reshape(range(30), (10, 3)) ** 2, 5 * [0, 1])
		yhat = clf.predict(np.reshape(range(30), (10, 3)) ** 2)
		if not all(yhat == [False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True]):
			print '[FAILED], incorrect prediction'
			return False
		else:
			print '[PASSED]' 
			return True
	except Exception:
		print '[FAILED], error in calculation' 
		return False
Ejemplo n.º 2
0
Archivo: run.py Proyecto: xmli/cme193
def test_regression_theta():
	print 'LinearProbabilityModel.theta Check:\n----------------------'
	try:
		clf = LinearProbabilityModel()
		clf.fit(np.reshape(range(30), (10, 3)) ** 2, 5 * [0, 1])

		if not np.allclose(clf.theta, [ 0.17424242, -0.35353535,  0.17929293]):
			print '[FAILED], incorrect theta calculation'
			return False
		else:
			print '[PASSED]' 
			return True
	except Exception:
		print '[FAILED], error in calculation' 
		return False