开源项目启动和配置文档

1. 项目的目录结构及介绍

football-match-predictor 项目采用清晰的目录结构，以下是对主要目录的简要介绍：

• data/：存储项目所需的数据文件，例如比赛数据、球队信息等。
• docs/：存放项目文档，包括本项目启动和配置文档。
• models/：包含构建预测模型所需的代码和算法。
• notebooks/：存放用于数据分析和模型实验的 Jupyter 笔记本文件。
• predict/：实现预测功能的相关代码。
• requirements.txt：列出项目运行所需的第三方库。
• setup.py：项目的设置文件，用于安装项目依赖。
• train/：包含训练模型的代码。

2. 项目的启动文件介绍

football-match-predictor 项目的启动主要通过以下文件进行：

• main.py：项目的主入口文件，负责调用模型进行预测。
• train.py：用于训练预测模型的脚本。

启动项目前，需要确保已经安装了所有依赖库，可以通过运行以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

启动预测服务，可以运行：

python main.py

启动训练脚本，可以运行：

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目配置主要通过 config.json 文件进行，该文件包含模型参数、数据源路径等配置信息。以下是一个配置文件的示例：

{
  "model_params": {
    "model_type": "RandomForest",
    "n_estimators": 100
  },
  "data_params": {
    "match_data_path": "data/match_data.csv",
    "team_data_path": "data/team_data.csv"
  }
}

在项目运行过程中，配置文件会被读取，并根据其中的参数进行模型的训练和预测。如果需要修改配置，可以直接编辑 config.json 文件，或编写代码动态读取其他配置文件。