MachineLearning 项目使用文档
2024-09-19 12:21:41作者:裘晴惠Vivianne
MachineLearning
MachineLearning 是一个开源项目,提供了一系列用 Python 3.6 实现的机器学习算法,包括分类、回归、聚类、关联分析和降维等。项目涵盖了从基础的决策树、随机森林到复杂的GBDT、SVM等多种算法,并提供了详细的中英文教程,帮助你从零开始实现这些算法。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能在这里找到有价值的学习资源。
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。
MachineLearning
MachineLearning 是一个开源项目,提供了一系列用 Python 3.6 实现的机器学习算法,包括分类、回归、聚类、关联分析和降维等。项目涵盖了从基础的决策树、随机森林到复杂的GBDT、SVM等多种算法,并提供了详细的中英文教程,帮助你从零开始实现这些算法。无论你是初学者还是有经验的开发者,都能在这里找到有价值的学习资源。
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