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day5/演習3/tests/test_model_inference.py

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 import pytest
 import time
-import json
 import os
-import pickle
-import numpy as np
 import pandas as pd
-from pathlib import Path
+from models.main import DataLoader, ModelTester  # パスはリポジトリ構成に合わせて変更
 
 
-def load_model():
-    """モデルをロードする関数"""
-    # day5/演習1 のモデルを使用
-    model_path = os.path.join("day5", "演習1", "models", "titanic_model.pkl")
-    with open(model_path, "rb") as f:
-        model = pickle.load(f)
-    return model
+def test_model_inference_accuracy():
+    """モデルの推論精度をテスト"""
+    # モデル読み込み
+    model = ModelTester.load_model("models/titanic_model.pkl")
 
+    # テストデータの読み込みと前処理
+    data = DataLoader.load_titanic_data("data/Titanic.csv")
+    X, y = DataLoader.preprocess_titanic_data(data)
 
-def load_test_data():
-    """テストデータをロードする関数"""
-    # day5/演習1 のデータを使用
-    data_path = os.path.join("day5", "演習1", "data", "test.csv")
+    # 精度評価
+    y_pred = model.predict(X)
+    accuracy = (y_pred == y).mean()
 
-    # データを読み込む
-    df = pd.read_csv(data_path)
+    # 閾値に基づくテスト
+    assert accuracy >= 0.75, f"Accuracy too low: {accuracy:.4f}"
 
-    # 前処理
-    if "Survived" in df.columns:
-        X = df.drop(["Survived"], axis=1)
-        y = df["Survived"]
-    else:
-        X = df
-        # ダミーのラベル
-        y = pd.Series([0, 1] * (len(df) // 2) + [0] * (len(df) % 2))
 
-    # カテゴリカル変数の処理
-    X = pd.get_dummies(X)
+def test_model_inference_time():
+    """モデルの推論時間をテスト"""
+    model = ModelTester.load_model("models/titanic_model.pkl")
+    data = DataLoader.load_titanic_data("data/Titanic.csv")
+    X, _ = DataLoader.preprocess_titanic_data(data)
 
-    return X, y
+    start = time.time()
+    _ = model.predict(X)
+    elapsed = time.time() - start
 
+    assert elapsed < 1.0, f"Inference took too long: {elapsed:.4f} sec"
 
-def test_model_inference_accuracy():
-    """モデルの推論精度をテスト"""
-    model = load_model()
-    X, y = load_test_data()