清洁代码机器学习项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目采用了清晰、合理的目录结构，以下是各个目录及文件的简要说明：

clean-code-ml/
├── .gitignore             # 忽略文件列表
├── Dockerfile             # Docker构建文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── requirements.txt       # 项目依赖文件
├── setup.py               # 项目安装脚本
├── data/                  # 数据存储目录
│   └── datasets/          # 原始数据集
├── notebooks/             # Jupyter笔记本目录
│   └── example_notebook.ipynb  # 示例笔记本
├── src/                   # 源代码目录
│   ├── __init__.py        # 初始化文件
│   ├── main.py            # 主程序文件
│   ├── utils/             # 工具函数目录
│   │   └── helpers.py     # 辅助函数文件
│   └── models/            # 模型目录
│       └── model.py       # 模型实现文件
└── tests/                 # 测试目录
    └── test_main.py       # 主程序测试文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 src/main.py。该文件是项目的主程序入口，通常包含了以下内容：

• 导入所需的库和模块
• 数据加载和预处理
• 模型构建、训练和评估
• 结果输出或保存

以下是 main.py 的基本结构示例：

import sys
from src.utils.helpers import data_loader, model_trainer
from src.models.model import MyModel

def main():
    # 数据加载
    data = data_loader('path/to/dataset')

    # 模型实例化
    model = MyModel()

    # 训练模型
    model_trainer(model, data)

    # 评估模型
    # ...

    # 保存模型或结果
    # ...

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是指 requirements.txt 和可能存在的其他配置文件。以下是配置文件的简要说明：

• requirements.txt：该文件列出了项目运行所需的Python库及其版本，使用pip工具可以一键安装所有依赖。例如：

numpy==1.19.2
pandas==1.1.5
scikit-learn==0.24.2
...

• 其他配置文件：根据项目需要，可能还包括环境配置文件、模型参数配置文件等。这些文件通常以 .ini、.yaml 或 .json 为扩展名，存储项目运行时的配置参数。