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_processing.py
│   ├── feature_engineering.py
│   └── model_evaluation.py
└── config/
    ├── config.yaml
    └── logging_config.yaml

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍文件，包含项目的基本信息、安装步骤和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的所有Python包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• data/: 数据目录，包含原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 模型目录，包含模型的定义和实现 (model.py)。
• notebooks/: Jupyter Notebook 目录，包含数据探索 (exploratory_data_analysis.ipynb) 和模型训练 (model_training.ipynb) 的Notebook。
• src/: 源代码目录，包含数据处理 (data_processing.py)、特征工程 (feature_engineering.py) 和模型评估 (model_evaluation.py) 的脚本。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置文件 (config.yaml) 和日志配置文件 (logging_config.yaml)。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件通常是 src/ 目录下的脚本文件，例如 data_processing.py、feature_engineering.py 和 model_evaluation.py。这些脚本文件分别负责数据处理、特征工程和模型评估。

启动步骤

1. 安装依赖: 首先，确保你已经安装了项目所需的所有依赖。可以通过运行以下命令来安装：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 运行数据处理脚本: 如果你需要处理数据，可以运行 data_processing.py 脚本：

   python src/data_processing.py
   

3. 运行特征工程脚本: 如果你需要进行特征工程，可以运行 feature_engineering.py 脚本：

   python src/feature_engineering.py
   

4. 运行模型评估脚本: 如果你需要评估模型，可以运行 model_evaluation.py 脚本：

   python src/model_evaluation.py
   

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括 config.yaml 和 logging_config.yaml。

config.yaml

config.yaml 文件包含了项目的主要配置参数，例如数据路径、模型参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

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

model:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
  batch_size: 32

logging:
  level: "INFO"
  file_path: "logs/machine_learning.log"

logging_config.yaml

logging_config.yaml 文件包含了项目的日志配置参数，例如日志级别、日志文件路径等。以下是一个示例配置文件的内容：

version: 1
disable_existing_loggers: false

formatters:
  simple:
    format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

handlers:
  console:
    class: logging.StreamHandler
    level: DEBUG
    formatter: simple
    stream: ext://sys.stdout

  file:
    class: logging.FileHandler
    level: INFO
    formatter: simple
    filename: "logs/machine_learning.log"
    encoding: utf8

root:
  level: INFO
  handlers: [console, file]

通过这些配置文件，你可以轻松地调整项目的运行参数和日志记录方式。