Trier les résultats de modèles

Vous travaillez comme data scientist dans une grande entreprise. L’environnement de production de vos modèles de Machine Learning écrit des fichiers texte dans le dossier model_results/ à chaque fin d’expérience. Les fichiers ont la structure suivante (exemple) :

Model Name: KNN
Accuracy: 89
F1: 0.87
Date: 2019-12-01
ModelID: 34598utjfddfgdg

Vous y voyez le nom du modèle, les scores d’accuracy et de F1, la date de fin d’expérience, ainsi qu’un identifiant unique pour relier l’expérience au système d’expérimentation.

L’entreprise a fixé un seuil de 90 % d’accuracy pour poursuivre l’expérimentation d’un modèle. Votre tâche est d’écrire un script Bash qui prend un argument ARGV (un nom de fichier), extrait le score d’accuracy et trie conditionnellement le fichier de résultats du modèle dans l’un des deux dossiers : good_models/ pour les modèles dont l’accuracy est supérieure ou égale à 90, et bad_models/ pour ceux en dessous de 90. Vous devez exécuter votre script depuis le terminal avec les arguments demandés avant de Soumettre la réponse.

ATTENTION ! Si vous n’exécutez pas le script avec un argument, il se bloquera : assurez-vous donc de le lancer avec l’argument demandé ! Si vous faites une erreur nécessitant un Indice, vous devrez peut-être actualiser la session avant de soumettre également !