import LearningModel from './data_model';

describe('LearningModel', () => {
  let learningModel: LearningModel;

  beforeEach(() => {
    learningModel = new LearningModel({
      epochs: 10,
    });
  });

  it('should add sufficient data and train the model', async () => {
    // 훈련 데이터 생성
    const numSamples = 2000; // 훈련 데이터 샘플 수
    for (let i = 0; i < numSamples; i++) {
      const classLabel = i % 2 === 0 ? 'class1' : 'class2'; // 두 개의 클래스를 번갈아가며 생성
      const data = Array.from({ length: 3 }, () => Math.random() * 10); // 임의의 데이터 생성
      await learningModel.addData(classLabel, data);
    }
  
    // 모델 훈련
    const history = await learningModel.train();
  
    // 훈련 결과 평가
    expect(history).toBeDefined();
    expect(learningModel.ready()).toBe(true);
  }, 30000); // 타임아웃을 15초로 설정
  

  it('should make predictions', async () => {
    // 훈련 데이터 생성
    const numSamples = 100; // 훈련 데이터 샘플 수
    for (let i = 0; i < numSamples; i++) {
      const classLabel = i % 2 === 0 ? 'class1' : 'class2'; // 두 개의 클래스를 번갈아가며 생성
      const data = Array.from({ length: 3 }, () => Math.random() * 10); // 임의의 데이터 생성
      await learningModel.addData(classLabel, data);
      await learningModel.addData(classLabel, [1,2,4]);
    }

    // 모델 훈련
    await learningModel.train();

    // 테스트 데이터 생성
    const testData = [4.0, 3.1, 5.2]; // 테스트할 데이터 생성

    // 예측 수행
    const result = await learningModel.infer(testData);
    console.log('result', result);
    
    // 결과 평가
    expect(result).toBeDefined();
  }, 30000);
});