MachineLearning 项目使用文档

1. 项目目录结构及介绍

MachineLearning/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── notebooks/
│   ├── exploratory_data_analysis.ipynb
│   └── model_training.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_preprocessing.py
│   └── train_model.py
├── config/
│   └── config.yaml
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_data_preprocessing.py

目录结构说明

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 数据目录，包含原始数据和处理后的数据。
  • raw/: 存放原始数据文件。
  • processed/: 存放处理后的数据文件。
• models/: 存放训练好的模型文件。
  • init.py: 初始化文件。
  • model.py: 模型定义和训练代码。
• notebooks/: Jupyter Notebook文件，用于数据探索和模型训练。
  • exploratory_data_analysis.ipynb: 数据探索分析Notebook。
  • model_training.ipynb: 模型训练Notebook。
• src/: 源代码目录，包含数据预处理和模型训练的Python脚本。
  • init.py: 初始化文件。
  • data_preprocessing.py: 数据预处理脚本。
  • train_model.py: 模型训练脚本。
• config/: 配置文件目录。
  • config.yaml: 项目配置文件。
• tests/: 测试代码目录。
  • init.py: 初始化文件。
  • test_data_preprocessing.py: 数据预处理测试脚本。

2. 项目启动文件介绍

启动文件

• src/train_model.py: 这是项目的启动文件，用于训练机器学习模型。

使用方法

python src/train_model.py

功能说明

• 数据加载: 从data/raw/目录加载原始数据。
• 数据预处理: 调用src/data_preprocessing.py中的函数进行数据预处理。
• 模型训练: 使用预处理后的数据训练模型，并将训练好的模型保存到models/目录。

3. 项目配置文件介绍

配置文件

• config/config.yaml: 项目的配置文件，包含数据路径、模型参数等信息。

配置文件内容示例

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  name: "linear_regression"
  parameters:
    learning_rate: 0.01
    epochs: 100

配置项说明

• data: 数据相关配置。
  • raw_path: 原始数据路径。
  • processed_path: 处理后数据路径。
• model: 模型相关配置。
  • name: 模型名称。
  • parameters: 模型训练参数。
    • learning_rate: 学习率。
    • epochs: 训练轮数。

通过修改config.yaml文件中的配置项，可以调整数据路径和模型训练参数，以适应不同的需求。