«Критерии успешного прохождения» относятся к условиям или стандартам, используемым для определения того, было ли конкретное задание или тест успешно выполнено или нет. Вот несколько методов, обычно используемых для определения критериев непрохождения, а также примеры кода:

1. Подход на основе пороговых значений.
   Этот метод определяет конкретные пороговые значения или ограничения, которые должны быть соблюдены, чтобы задача считалась пройденной. Например, если у нас есть тест, который проверяет, больше ли число 10, критерии прохождения можно определить следующим образом:

   def is_greater_than_10(number):
      if number > 10:
          return True
      else:
          return False
   # Example usage
   result = is_greater_than_10(15)
   if result:
      print("Pass")
   else:
      print("Fail")

2. Среды модульного тестирования.
   Среды модульного тестирования предоставляют структурированный способ определения критериев неудачного прохождения для модулей кода или функций. Эти структуры обычно включают методы утверждения для проверки ожидаемых результатов. Вот пример использования модуля unittest Python:

   import unittest
   def add_numbers(a, b):
      return a + b
   class MyTest(unittest.TestCase):
      def test_add_numbers(self):
          result = add_numbers(2, 2)
          self.assertEqual(result, 4)
   if __name__ == '__main__':
      unittest.main()

3. Показатели покрытия кода.
   Покрытие кода измеряет степень, в которой ваш код тестируется вашим набором тестов. Установив определенный порог покрытия, вы можете определить критерии неудачного прохождения на основе процентов покрытия кода. Вот пример использования модуля покрытия.py в Python:

   import coverage
   cov = coverage.Coverage()
   cov.start()
   # Run your tests or code here
   cov.stop()
   cov.save()
   cov.report()  # Display code coverage report
   cov.html_report(directory='coverage_html')  # Generate HTML report
   # Define pass fail criteria based on coverage percentage
   if cov.report() >= 90:
      print("Pass")
   else:
      print("Fail")

4. Оценка модели машинного обучения.
   В машинном обучении критерии непрохождения часто определяются на основе таких показателей оценки, как точность, точность, полнота или оценка F1. Вот пример использования scikit-learn в Python:

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
   y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]
   accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
   # Define pass fail criteria based on accuracy
   if accuracy >= 0.8:
      print("Pass")
   else:
      print("Fail")