Day5宿題

.github/workflows/test.yml

@@ -1,41 +1,51 @@
 name: ML Pipeline CI
 
 on:
-  # push:
-  #   branches: [ main, master  ]
   pull_request:
     branches: [ main, master ]
 
 jobs:
   test:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-    - uses: actions/checkout@v3
-
-    - name: Set up Python
-      uses: actions/setup-python@v4
-      with:
-        python-version: '3.10'
-
-    - name: Install dependencies
-      run: |
-        python -m pip install --upgrade pip
-        pip install pytest great_expectations pandas scikit-learn flake8 black mypy pytest-cov
-        if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
-
-    - name: Lint with flake8
-      run: |
-        flake8 day5/演習3 --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
-        flake8 day5/演習3 --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=88 --statistics
-
-    - name: Format check with black
-      run: |
-        black --check day5/演習3
-
-    - name: Run data tests
-      run: |
-        pytest day5/演習3/tests/test_data.py -v
-
-    - name: Run model tests
-      run: |
-        pytest day5/演習3/tests/test_model.py -v
+      - uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Set up Python
+        uses: actions/setup-python@v4
+        with:
+          python-version: '3.10'
+
+      - name: Install dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install pytest great_expectations pandas scikit-learn flake8 black mypy pytest-cov joblib mlflow
+          # now install all Day5-specific deps (includes kedro)
+          if [ -f day5/requirements.txt ]; then pip install -r day5/requirements.txt; fi
+
+      - name: Generate model for tests
+        run: |
+          cd day5/演習1
+          python main.py      # データ準備→学習→モデル保存
+          python pipeline.py  # Kedroパイプライン
+          cd ../..
+
+      - name: Lint with flake8
+        run: |
+          flake8 day5/演習3 --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
+          flake8 day5/演習3 --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=88 --statistics
+
+      - name: Format check with black
+        run: |
+          black --check day5/演習3
+
+      - name: Run data tests
+        run: |
+          pytest day5/演習3/tests/test_data.py -v
+
+      - name: Run model tests
+        run: |
+          pytest day5/演習3/tests/test_model.py -v
+
+      - name: Run model performance accuracy test
+        run: |
+          pytest day5/演習3/tests/test_model_performance.py::test_model_inference_accuracy -v

.gitignore

@@ -0,0 +1,2 @@
+# day5 の学習済みモデルを無視
+day5/**/models/*.pkl

day1/01_streamlit_UI/app.py

@@ -6,21 +6,25 @@
 # ============================================
 # ページ設定
 # ============================================
-# st.set_page_config(
-#     page_title="Streamlit デモ",
-#     layout="wide",
-#     initial_sidebar_state="expanded"
-# )
+st.set_page_config(
+    page_title="Streamlit デモ",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
 
 # ============================================
 # タイトルと説明
 # ============================================
-st.title("Streamlit 初心者向けデモ")
-st.markdown("### コメントを解除しながらStreamlitの機能を学びましょう")
-st.markdown("このデモコードでは、コメントアウトされた部分を順番に解除しながらUIの変化を確認できます。")
+st.title("Streamlit デモ")
+st.markdown(
+    """
+    ### ストリームリットの様々な機能を学ぼう！
+    このデモコードでは、コメントアウトされた部分を順番に解除しながらUIの変化を確認できます。
+    """
+)
 
 # ============================================
-# サイドバー 
+# サイドバー
 # ============================================
 st.sidebar.header("デモのガイド")
 st.sidebar.info("コードのコメントを解除して、Streamlitのさまざまな機能を確認しましょう。")
@@ -36,149 +40,154 @@
 st.write(f"こんにちは、{name}さん！")
 
 # ボタン
-# st.subheader("ボタン")
-# if st.button("クリックしてください"):
-#     st.success("ボタンがクリックされました！")
+st.subheader("ボタン")
+if st.button("クリックしてください", help="ボタンをクリックするとメッセージが表示されます。"):
+    st.success("ボタンがクリックされました！")
 
 # チェックボックス
-# st.subheader("チェックボックス")
-# if st.checkbox("チェックを入れると追加コンテンツが表示されます"):
-#     st.info("これは隠れたコンテンツです！")
+st.subheader("チェックボックス")
+if st.checkbox("チェックを入れると追加コンテンツが表示されます"):
+    st.info("これは隠れたコンテンツです！")
 
 # スライダー
-# st.subheader("スライダー")
-# age = st.slider("年齢", 0, 100, 25)
-# st.write(f"あなたの年齢: {age}")
+st.subheader("スライダー")
+age = st.slider("年齢", 0, 100, 25)
+st.write(f"あなたの年齢: {age}")
 
 # セレクトボックス
-# st.subheader("セレクトボックス")
-# option = st.selectbox(
-#     "好きなプログラミング言語は?",
-#     ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Go", "Rust"]
-# )
-# st.write(f"あなたは{option}を選びました")
+st.subheader("セレクトボックス")
+option = st.selectbox(
+    "好きなプログラミング言語は?",
+    ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Go", "Rust"]
+)
+st.write(f"あなたは{option}を選びました")
 
 # ============================================
 # レイアウト
 # ============================================
-# st.header("レイアウト")
+st.header("レイアウト")
 
 # カラム
-# st.subheader("カラムレイアウト")
-# col1, col2 = st.columns(2)
-# with col1:
-#     st.write("これは左カラムです")
-#     st.number_input("数値を入力", value=10)
-# with col2:
-#     st.write("これは右カラムです")
-#     st.metric("メトリクス", "42", "2%")
+st.subheader("カラムレイアウト")
+col1, col2 = st.columns(2)
+with col1:
+    st.write("これは左カラムです")
+    st.number_input("数値を入力", value=10)
+with col2:
+    st.write("これは右カラムです")
+    st.metric("メトリクス", "42", "2%")
 
 # タブ
-# st.subheader("タブ")
-# tab1, tab2 = st.tabs(["第1タブ", "第2タブ"])
-# with tab1:
-#     st.write("これは第1タブの内容です")
-# with tab2:
-#     st.write("これは第2タブの内容です")
+st.subheader("タブ")
+tab1, tab2 = st.tabs(["第1タブ", "第2タブ"])
+with tab1:
+    st.write("これは第1タブの内容です")
+with tab2:
+    st.write("これは第2タブの内容です")
 
 # エクスパンダー
-# st.subheader("エクスパンダー")
-# with st.expander("詳細を表示"):
-#     st.write("これはエクスパンダー内の隠れたコンテンツです")
-#     st.code("print('Hello, Streamlit！')")
+st.subheader("エクスパンダー")
+with st.expander("詳細を表示"):
+    st.write("これはエクスパンダー内の隠れたコンテンツです")
+    st.code("print('Hello, Streamlit！')")
 
 # ============================================
 # データ表示
 # ============================================
-# st.header("データの表示")
+st.header("データの表示")
 
 # サンプルデータフレームを作成
-# df = pd.DataFrame({
-#     '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤', '高橋', '伊藤'],
-#     '年齢': [25, 30, 22, 28, 33],
-#     '都市': ['東京', '大阪', '福岡', '札幌', '名古屋']
-# })
+df = pd.DataFrame({
+    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤', '高橋', '伊藤'],
+    '年齢': [25, 30, 22, 28, 33],
+    '都市': ['東京', '大阪', '福岡', '札幌', '名古屋']
+})
 
 # データフレーム表示
-# st.subheader("データフレーム")
-# st.dataframe(df, use_container_width=True)
+st.subheader("データフレーム")
+st.dataframe(df, use_container_width=True)
 
 # テーブル表示
-# st.subheader("テーブル")
-# st.table(df)
+st.subheader("テーブル")
+st.table(df)
 
 # メトリクス表示
-# st.subheader("メトリクス")
-# col1, col2, col3 = st.columns(3)
-# col1.metric("温度", "23°C", "1.5°C")
-# col2.metric("湿度", "45%", "-5%")
-# col3.metric("気圧", "1013hPa", "0.1hPa")
+st.subheader("メトリクス")
+col1, col2, col3 = st.columns(3)
+col1.metric("温度", "23°C", "1.5°C")
+col2.metric("湿度", "45%", "-5%")
+col3.metric("気圧", "1013hPa", "0.1hPa")
 
 # ============================================
 # グラフ表示
 # ============================================
-# st.header("グラフの表示")
+st.header("グラフの表示")
 
 # ラインチャート
-# st.subheader("ラインチャート")
-# chart_data = pd.DataFrame(
-#     np.random.randn(20, 3),
-#     columns=['A', 'B', 'C'])
-# st.line_chart(chart_data)
+st.subheader("ラインチャート")
+chart_data = pd.DataFrame(
+    np.random.randn(20, 3),
+    columns=['A', 'B', 'C'])
+st.line_chart(chart_data)
 
 # バーチャート
-# st.subheader("バーチャート")
-# chart_data = pd.DataFrame({
-#     'カテゴリ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
-#     '値': [10, 25, 15, 30]
-# }).set_index('カテゴリ')
-# st.bar_chart(chart_data)
+st.subheader("バーチャート")
+chart_data = pd.DataFrame({
+    'カテゴリ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
+    '値': [10, 25, 15, 30]
+}).set_index('カテゴリ')
+st.bar_chart(chart_data)
 
 # ============================================
 # インタラクティブ機能
 # ============================================
-# st.header("インタラクティブ機能")
+st.header("インタラクティブ機能")
 
 # プログレスバー
-# st.subheader("プログレスバー")
-# progress = st.progress(0)
-# if st.button("進捗をシミュレート"):
-#     for i in range(101):
-#         time.sleep(0.01)
-#         progress.progress(i / 100)
-#     st.balloons()
+st.subheader("プログレスバー")
+progress = st.progress(0)
+if st.button("進捗をシミュレート"):
+    for i in range(101):
+        time.sleep(0.01)
+        progress.progress(i / 100)
+    st.balloons()
 
 # ファイルアップロード
-# st.subheader("ファイルアップロード")
-# uploaded_file = st.file_uploader("ファイルをアップロード", type=["csv", "txt"])
-# if uploaded_file is not None:
-#     # ファイルのデータを表示
-#     bytes_data = uploaded_file.getvalue()
-#     st.write(f"ファイルサイズ: {len(bytes_data)} bytes")
-#     
-#     # CSVの場合はデータフレームとして読み込む
-#     if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
-#         df = pd.read_csv(uploaded_file)
-#         st.write("CSVデータのプレビュー:")
-#         st.dataframe(df.head())
+st.subheader("ファイルアップロード")
+uploaded_file = st.file_uploader("ファイルをアップロード", type=["csv", "txt"])
+if uploaded_file is not None:
+    # ファイルのデータを表示
+    bytes_data = uploaded_file.getvalue()
+    st.write(f"ファイルサイズ: {len(bytes_data)} bytes")
+
+    # CSVの場合はデータフレームとして読み込む
+    if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
+        df = pd.read_csv(uploaded_file)
+        st.write("CSVデータのプレビュー:")
+        st.dataframe(df.head())
 
 # ============================================
 # カスタマイズ
 # ============================================
-# st.header("スタイルのカスタマイズ")
+st.header("スタイルのカスタマイズ")
 
 # カスタムCSS
-# st.markdown("""
-# <style>
-# .big-font {
-#     font-size:20px ！important;
-#     font-weight: bold;
-#     color: #0066cc;
-# }
-# </style>
-# """, unsafe_allow_html=True)
-# 
-# st.markdown('<p class="big-font">これはカスタムCSSでスタイリングされたテキストです！</p>', unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("""
+<style>
+    .big-font {
+        font-size: 20px !important;
+        font-weight: bold;
+        color: #0066cc;
+        text-align: center;
+    }
+    .stButton button {
+        background-color: #ff5f57;
+        color: white;
+    }
+</style>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+st.markdown('<p class="big-font">これはカスタムCSSでスタイリングされたテキストです！</p>', unsafe_allow_html=True)
 
 # ============================================
 # デモの使用方法
@@ -200,4 +209,4 @@
 # コメントを解除した例:
 if st.button("クリックしてください"):
     st.success("ボタンがクリックされました！")
-""")
+""")