test2

.github/workflows/test.yml

@@ -1,8 +1,8 @@
 name: ML Pipeline CI
 
 on:
-  # push:
-  #   branches: [ main, master  ]
+  push:
+    branches: [ main, master  ]
   pull_request:
     branches: [ main, master ]
 

day5/演習3/tests/test_model.py

@@ -16,6 +16,7 @@
 DATA_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../data/Titanic.csv")
 MODEL_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../models")
 MODEL_PATH = os.path.join(MODEL_DIR, "titanic_model.pkl")
+MODEL_PATH2 = os.path.join(MODEL_DIR, "titanic_model_prev.pkl")
 
 
 @pytest.fixture
@@ -108,6 +109,10 @@ def test_model_exists():
         pytest.skip("モデルファイルが存在しないためスキップします")
     assert os.path.exists(MODEL_PATH), "モデルファイルが存在しません"
 
+    if not os.path.exists(MODEL_PATH2):
+        pytest.skip("前回のモデルファイルが存在しないためスキップします")
+    assert os.path.exists(MODEL_PATH2), "前回のモデルファイルが存在しません"
+
 
 def test_model_accuracy(train_model):
     """モデルの精度を検証"""
@@ -116,6 +121,7 @@ def test_model_accuracy(train_model):
     # 予測と精度計算
     y_pred = model.predict(X_test)
     accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+    print(f"モデルの精度: {accuracy:.4f}")
 
     # Titanicデータセットでは0.75以上の精度が一般的に良いとされる
     assert accuracy >= 0.75, f"モデルの精度が低すぎます: {accuracy}"
@@ -131,7 +137,7 @@ def test_model_inference_time(train_model):
     end_time = time.time()
 
     inference_time = end_time - start_time
-
+    print(f"推論時間: {inference_time:.4f}秒")
     # 推論時間が1秒未満であることを確認
     assert inference_time < 1.0, f"推論時間が長すぎます: {inference_time}秒"
 
@@ -168,6 +174,4 @@ def test_model_reproducibility(sample_data, preprocessor):
     predictions1 = model1.predict(X_test)
     predictions2 = model2.predict(X_test)
 
-    assert np.array_equal(
-        predictions1, predictions2
-    ), "モデルの予測結果に再現性がありません"
+    assert np.array_equal(predictions1, predictions2), "モデルの予測結果に再現性がありません"