在编程的世界中，系统化的程序测试通常叫做“单元测试”。这就是大型程序构建的方式，每个小型的子系统都不断检查。随着大型程序的升级和更新，可以轻易移除一些和之前系统冲突的工具。使用机器学习，这也是个问题，但是我们的主要关注点仅仅是测试我们的假设。最后，你应该足够聪明，可以为你的整个机器学习系统创建单元测试，但是目前为止，我们需要尽可能简单。
我们的假设是，我们创建了最贱he直线，之后使用判定系数法来测量。我们知道（数学上），R 平方的值越低，最佳拟合直线就越不好，并且越高（接近 1）就越好。我们的假设是，我们构建了一个这样工作的系统，我们的系统有许多部分，即使是一个小的操作错误都会产生很大的麻烦。我们如何测试算法的行为，保证任何东西都预期工作呢？
这里的理念是创建一个样例数据集，由我们定义，如果我们有一个正相关的数据集，相关性非常强，如果相关性很弱的话，点也不是很紧密。我们用眼睛很容易评测这个直线，但是机器应该做得更好。让我们构建一个系统，生成示例数据，我们可以调整这些参数。
最开始，我们构建一个框架函数，模拟我们的最终目标：
def create_dataset(hm,variance,step=2,correlation=False):
return np.array(xs, dtype=np.float64),np.array(ys,dtype=np.float64)
我们查看函数的开头，它接受下列参数：
hm（how much）：这是生成多少个数据点。例如我们可以选择 10，或者一千万。variance：决定每个数据点和之前的数据点相比，有多大变化。变化越大，就越不紧密。step：每个点距离均值有多远，默认为 2。correlation：可以为False、pos或者neg，决定不相关、正相关和负相关。
要注意，我们也导入了random，这会帮助我们生成（伪）随机数据集。
现在我们要开始填充函数了。
def create_dataset(hm,variance,step=2,correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
y = val + random.randrange(-variance,variance)
ys.append(y)
非常简单，我们仅仅使用hm变量，迭代我们所选的范围，将当前值加上一个负差值到证差值的随机范围。这会产生数据，但是如果我们想要的话，它没有相关性。让我们这样：
def create_dataset(hm,variance,step=2,correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
y = val + random.randrange(-variance,variance)
ys.append(y)
if correlation and correlation == 'pos':
val+=step
elif correlation and correlation == 'neg':
val-=step
非常棒了，现在我们定义好了 y 值。下面，让我们创建 x，它更简单，只是返回所有东西。
def create_dataset(hm,variance,step=2,correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
y = val + random.randrange(-variance,variance)
ys.append(y)
if correlation and correlation == 'pos':
val+=step
elif correlation and correlation == 'neg':
val-=step
xs = [i for i in range(len(ys))]
return np.array(xs, dtype=np.float64),np.array(ys,dtype=np.float64)
我们准备好了。为了创建样例数据集，我们所需的就是：
xs, ys = create_dataset(40,40,2,correlation='pos')
让我们将之前线性回归教程的代码放到一起：
from statistics import mean
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
def create_dataset(hm,variance,step=2,correlation=False):
val = 1
ys = []
for i in range(hm):
y = val + random.randrange(-variance,variance)
ys.append(y)
if correlation and correlation == 'pos':
val+=step
elif correlation and correlation == 'neg':
val-=step
xs = [i for i in range(len(ys))]
return np.array(xs, dtype=np.float64),np.array(ys,dtype=np.float64)
def best_fit_slope_and_intercept(xs,ys):
m = (((mean(xs)*mean(ys)) - mean(xs*ys)) /
((mean(xs)*mean(xs)) - mean(xs*xs)))
b = mean(ys) - m*mean(xs)
return m, b
def coefficient_of_determination(ys_orig,ys_line):
y_mean_line = [mean(ys_orig) for y in ys_orig]
squared_error_regr = sum((ys_line - ys_orig) * (ys_line - ys_orig))
squared_error_y_mean = sum((y_mean_line - ys_orig) * (y_mean_line - ys_orig))
print(squared_error_regr)
print(squared_error_y_mean)
r_squared = 1 - (squared_error_regr/squared_error_y_mean)
return r_squared
xs, ys = create_dataset(40,40,2,correlation='pos')
m, b = best_fit_slope_and_intercept(xs,ys)
regression_line = [(m*x)+b for x in xs]
r_squared = coefficient_of_determination(ys,regression_line)
print(r_squared)
plt.scatter(xs,ys,color='#003F72', label = 'data')
plt.plot(xs, regression_line, label = 'regression line')
plt.legend(loc=4)
plt.show()
