Buongiorno a tutti...I lavori continuano....
Nasce ( forse) Numerical Empathy...devo ancora mettere a punto alcune cose...
Alcune caratteristiche:
1. Struttura Generale e Organizzazione
Modularità: Il codice è ben strutturato in classi (ModelConfig, Tooltip) e funzioni, il che facilita la comprensione, il riutilizzo e la manutenzione. Le funzioni sono generalmente ben definite e hanno uno scopo specifico.
Gestione della Configurazione: L'uso della classe ModelConfig è eccellente per centralizzare e gestire i parametri del modello. Questo rende il codice più flessibile e facile da modificare.
Logging: L'uso estensivo del modulo logging è fondamentale per un'applicazione di questo tipo. Permette di tracciare il flusso di esecuzione, identificare problemi e monitorare le prestazioni. L'uso di livelli di logging (INFO, ERROR, WARNING) è corretto.
Gestione delle Dipendenze: Il codice importa in modo esplicito tutte le librerie necessarie (tkinter, tkcalendar, os, random, logging, matplotlib, math, pandas, numpy, tensorflow, datetime, warnings, json, subprocess, sys). Questo è positivo per la riproducibilità. Tuttavia, ci sono alcune aree di miglioramento (vedi sotto, sezione "Dipendenze").
Gestione delle Eccezioni: Il codice include una gestione delle eccezioni abbastanza completa, con blocchi try...except in molti punti critici (caricamento dati, addestramento, ecc.). Questo aiuta a prevenire crash inaspettati e fornisce feedback all'utente. Tuttavia, ci sono alcune aree in cui la gestione delle eccezioni può essere migliorata (vedi sotto).
Interfaccia Utente (GUI): L'uso di tkinter per l'interfaccia grafica è appropriato per un'applicazione desktop di questo tipo. La GUI è ben organizzata, con l'uso di schede (ttk.Notebook) per separare le diverse sezioni. L'uso di pulsanti, campi di input, caselle di testo e grafici è ben implementato. Ci sono però dei suggerimenti per migliorare l'usabilità (vedi sotto, sezione "GUI").
Funzioni di Utilità: Il codice ha delle funzioni di utilità ben implementate, come set_seed, salva_info_modello, get_best_model_info, add_noise, calcola_prevedibilita, etc. Queste funzioni contribuiscono a rendere il codice più chiaro.
Funzioni di valutazione: Ottime le funzioni di valutazione, come valuta_attendibilita, valuta_accuratezza_previsione, calcola_probabilita_vincita, valuta_qualita_previsione. Queste sono molto importanti per dare all'utente una valutazione oggettiva della qualità delle previsioni.
2. Correttezza e Funzionalità
Caricamento Dati (carica_dati):
Gestione Date: Ottimo l'uso di pd.to_datetime per convertire le date e la gestione dell'intervallo di date.
Gestione Ruote: Corretta la gestione delle diverse ruote tramite il dizionario FILE_RUOTE.
Gestione Errori: La gestione degli errori nel caricamento e nella conversione dei dati è buona. Vengono gestiti FileNotFoundError, EmptyDataError, ParserError, ValueError, TypeError.
Validazione Dati: Fondamentale la validazione dei dati per assicurarsi che i numeri siano nel range corretto (1-90).
Normalizzazione: L'uso di RobustScaler è una scelta eccellente perché è meno sensibile agli outlier rispetto a MinMaxScaler. Il clipping e il riscalamento a [0, 1] sono corretti.
Costruzione del Modello (build_model):
Flessibilità: La funzione è molto flessibile, permettendo di configurare il tipo di modello (dense o LSTM), il numero di layer, i neuroni, il dropout, la funzione di attivazione e la regolarizzazione.
Gestione dei Parametri: Ottima la gestione dei parametri opzionali (dense_layers, dropout_rates) con valori predefiniti.
GaussianNoise: Corretta l'aggiunta del layer GaussianNoise in base alla configurazione.
Regolarizzazione: La gestione della regolarizzazione (L1, L2, nessuna) è ben implementata.
Attivazione Output: Corretto l'uso di una funzione di attivazione separata per il layer di output.
Gestione Nessuna Selezione: Molto buono che venga creata una rete neurale minima se l'utente non seleziona nè un tipo di modello, nè una funzione di attivazione.
Addestramento del Modello (on_seleziona_ruota):
K-Fold Cross-Validation: L'uso della K-Fold cross-validation è una best practice per valutare in modo più robusto le prestazioni del modello.
Early Stopping: L'implementazione dell'early stopping è corretta, con il monitoraggio di val_loss, patience e min_delta.
Learning Rate Scheduler: L'uso di LearningRateScheduler è una buona pratica per migliorare l'addestramento.
Rumore Adattivo: L'aggiunta del rumore adattivo (se abilitato) è una tecnica interessante.
Ensemble Learning: L'implementazione dell'ensemble learning è una caratteristica avanzata che può potenzialmente migliorare le prestazioni.
Salvataggio Modelli: Il salvataggio del miglior modello (e dei modelli intermedi) per ogni fold è fondamentale.
Previsione (ensemble_predict, genera_numeri_attendibili):
Ensemble Prediction: La funzione ensemble_predict è corretta.
Filtro Duplicati: La funzione filtra_duplicati è utile per evitare ripetizioni.
Generazione Numeri Attendibili: La funzione genera_numeri_attendibili è molto importante perché combina le previsioni del modello con i numeri storici in base all'attendibilità. Questa è una strategia intelligente.
Valutazione (valuta_attendibilita, valuta_accuratezza_previsione, ecc.):
Metriche: Il calcolo di diverse metriche (MAE, MSE, RMSE, R², accuratezza con tolleranza, ecc.) fornisce una valutazione completa.
Attendibilità: La funzione valuta_attendibilita fornisce un punteggio di attendibilità e un commento, il che è molto utile per l'utente.
Probabilità di Vincita: La funzione calcola_probabilita_vincita fornisce un'analisi statistica interessante.
Qualità Complessiva: La funzione valuta_qualita_previsione fornisce una valutazione complessiva della qualità della previsione.
Visualizzazione (mostra_grafico, visualizza_accuratezza):
Grafici: La generazione di grafici (andamento della loss, distribuzione dei numeri, accuratezza per tolleranza, ecc.) è molto utile per comprendere le prestazioni del modello.
Matplotlib: L'uso di matplotlib è appropriato per la visualizzazione.
Toolbar: L'aggiunta della toolbar (NavigationToolbar2Tk) è una buona pratica.
Gestione Best Model: Ottima la gestione del best model tramite salva_info_modello e get_best_model_info.
Aggiornamento Estrazioni: La funzione esegui_aggiornamento è importante per mantenere i dati aggiornati.
Gestione chiusura: Corretta la gestione della chiusura dell'applicazione.
Possibilita di caricare e valutare il Miglior Modello
Lo spunto ovviamente da Lottopython, saturno e Tom che ringrazio infinitamente.
Ci saranno ulteriori sviluppi?...si....Aggiungero qualche altro modulo in piu' ma in primis faccio qualche miglioria e verifica...
Vi allego qualche immagine
Ciao a tutti.
