package Ġcom . ba eld ung . simple linear regression Ċ Ċ import Ġorg . junit . Assert . assertEquals Ċ import Ġorg . junit . jupiter . api . Test Ċ Ċ class ĠSimple Linear Regression UnitTest Ġ{ ĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġgiven A Pro per DataSet When Fed To AS imple Linear Regression Model Then It Predict s Correct ly () Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġxs Ġ= Ġarray ListOf ( 1 , Ġ 2 , Ġ 3 , Ġ 4 , Ġ 5 , Ġ 6 , Ġ 7 , Ġ 8 , Ġ 9 , Ġ 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġys Ġ= Ġarray ListOf ( 2 5 , Ġ 3 5 , Ġ 4 9 , Ġ 6 0 , Ġ 7 5 , Ġ 9 0 , Ġ 1 1 5 , Ġ 1 3 0 , Ġ 1 5 0 , Ġ 2 0 0 ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠSimple Linear Regression ( xs , Ġys ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġprediction One Ġ= Ġmodel . predict ( 2 . 5 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠassertEquals ( 3 8 . 9 9 , Ġprediction One , Ġ 0 . 0 1 ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġprediction Two Ġ= Ġmodel . predict ( 7 . 5 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠassertEquals ( 1 2 8 . 8 4 , Ġprediction Two , Ġ 0 . 0 1 ) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġgiven AP red ict able DataSet When Calcul ating The Loss Function Then The Model Is Consider ed Rel iable () Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġxs Ġ= Ġarray ListOf ( 1 , Ġ 2 , Ġ 3 , Ġ 4 , Ġ 5 , Ġ 6 , Ġ 7 , Ġ 8 , Ġ 9 , Ġ 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġys Ġ= Ġarray ListOf ( 2 5 , Ġ 3 5 , Ġ 4 9 , Ġ 6 0 , Ġ 7 5 , Ġ 9 0 , Ġ 1 1 5 , Ġ 1 3 0 , Ġ 1 5 0 , Ġ 2 0 0 ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠSimple Linear Regression ( xs , Ġys ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠassertEquals ( 0 . 9 5 , Ġmodel . calculate RS quared (), Ġ 0 . 0 1 ) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġgiven An Un predict able DataSet When Calcul ating The Loss Function Then The Model Is Consider ed Un reli able () Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġxs Ġ= Ġarray ListOf ( 1 , Ġ 2 , Ġ 3 , Ġ 4 , Ġ 5 , Ġ 6 , Ġ 7 , Ġ 8 , Ġ 9 , Ġ 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġys Ġ= Ġarray ListOf ( 2 0 0 , Ġ 0 , Ġ 2 0 0 , Ġ 0 , Ġ 0 , Ġ 0 , Ġ- 1 1 5 , Ġ 1 0 0 0 , Ġ 0 , Ġ 1 ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠSimple Linear Regression ( xs , Ġys ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠassertEquals ( 0 . 0 1 , Ġmodel . calculate RS quared (), Ġ 0 . 0 1 ) ĊĠĠĠ Ġ} Ċ }