MAST-ML开源项目使用说明

1. 项目目录结构及介绍

MAST-ML是一个用于材料科学研究的机器学习工具包，其目录结构如下：

MAST-ML/
├── .github/              # 存放GitHub工作流程文件
├── docs/                 # 项目文档
├── examples/             # 示例文件和Jupyter笔记本
├── examples_old/         # 旧的示例文件
├── mastml/               # 核心代码模块
├── .gitignore            # Git忽略文件列表
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── MANIFEST.in           # 打包配置文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── VERSION               # 版本文件
├── requirements.txt      # 项目依赖文件
└── setup.py              # 项目安装脚本

• .github/：包含GitHub Actions工作流程，用于自动化项目的一些操作，如持续集成和文档生成。
• docs/：存放项目的文档，包括API文档和教程。
• examples/：包含用于演示如何使用MAST-ML的Jupyter笔记本和一些示例数据。
• examples_old/：旧的示例文件，可能包含不再推荐的方法或数据。
• mastml/：MAST-ML的核心代码，包括模块和函数。
• .gitignore：定义了在Git版本控制中应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：MAST-ML的MIT许可证文件。
• MANIFEST.in：用于指定打包发布时需要包含的文件。
• README.md：提供了关于项目的概述、安装指南和使用说明。
• VERSION：包含了当前项目的版本号。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的Python库。
• setup.py：Python安装脚本，用于通过pip安装MAST-ML。

2. 项目的启动文件介绍

MAST-ML没有特定的启动文件。通常，用户会通过以下方式使用该工具包：

• 直接在Python脚本中导入mastml模块。
• 在Jupyter笔记本中导入mastml模块，并使用其提供的功能。

安装MAST-ML后，可以通过以下命令导入并使用它：

import mastml

3. 项目的配置文件介绍

MAST-ML的配置主要是通过代码中的参数设置来实现的，没有独立的配置文件。用户可以在使用MAST-ML的函数和类时，通过传递参数来配置模型的行为。

例如，当使用mastml.Workflow类来设置一个工作流程时，用户可以配置数据预处理步骤、特征工程、模型选择、训练和评估等不同阶段的参数。

以下是一个简单的配置示例：

from mastml import Workflow

# 创建工作流程实例
wf = Workflow()

# 配置数据预处理步骤
wf.add_step('preprocess', ...)

# 配置特征工程步骤
wf.add_step('feature_engineering', ...)

# 配置模型训练和评估步骤
wf.add_step('model_training', ...)
wf.add_step('model_evaluation', ...)

用户需要根据具体的应用场景和需求，配置相应的参数来优化工作流程。详细的配置选项和示例可以在MAST-ML的官方文档中找到。