CPI_prediction 项目使用文档

1. 项目目录结构及介绍

CPI_prediction/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件的目录，分为 processed/ 和 raw/ 两个子目录，分别用于存放处理后的数据和原始数据。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和模型实验。
• src/: 项目的源代码目录，包含以下子目录：
  • data/: 数据处理相关的代码。
  • features/: 特征工程相关的代码。
  • models/: 模型训练和评估相关的代码。
  • visualization/: 数据可视化相关的代码。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的概述、安装和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并执行主要的逻辑流程。以下是 main.py 的主要功能：

• 数据加载: 从 data/raw/ 目录加载原始数据。
• 数据预处理: 调用 src/data/ 目录下的脚本对数据进行预处理。
• 特征工程: 调用 src/features/ 目录下的脚本进行特征提取和处理。
• 模型训练: 调用 src/models/ 目录下的脚本进行模型训练。
• 模型评估: 调用 src/models/ 目录下的脚本对训练好的模型进行评估。
• 结果可视化: 调用 src/visualization/ 目录下的脚本对结果进行可视化。

启动方式

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

setup.py

setup.py 是项目的安装脚本，用于将项目打包并安装到本地环境中。通过以下命令可以安装项目：

python setup.py install

.gitignore

.gitignore 文件用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。常见的忽略内容包括虚拟环境目录、缓存文件、日志文件等。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。建议在开始使用项目前仔细阅读该文件。

总结

本文档介绍了 CPI_prediction 项目的目录结构、启动文件和配置文件。通过阅读本文档，您可以快速了解项目的结构和使用方法，并顺利启动和运行项目。