Amazon Employee Access Challenge 项目教程
2024-09-23 21:40:48作者:尤峻淳Whitney
1. 项目目录结构及介绍
amazonaccess/
├── BSMan/
│ ├── cache/
│ ├── combine/
│ ├── data/
│ ├── external/
│ ├── helpers/
│ ├── plots/
│ ├── submissions/
│ ├── gitignore
│ ├── MIT-LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── classifier.py
│ ├── history.log
│ └── saved_params.json
├── README.md
├── MIT-LICENSE
└── classifier.py
目录结构介绍
-
BSMan/: 包含Benjamin Solecki的代码,需要单独运行。
- cache/: 缓存文件目录。
- combine/: 数据合并相关文件。
- data/: 数据文件目录。
- external/: 外部代码文件。
- helpers/: 辅助函数文件。
- plots/: 绘图文件目录。
- submissions/: 提交文件目录。
- gitignore: Git忽略文件。
- MIT-LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目说明文件。
- classifier.py: 分类器脚本。
- history.log: 历史记录文件。
- saved_params.json: 保存的参数文件。
-
README.md: 项目说明文件。
-
MIT-LICENSE: 项目许可证。
-
classifier.py: 分类器脚本。
2. 项目启动文件介绍
classifier.py
这是项目的主要启动文件,用于生成预测并进行模型训练。可以通过命令行参数来控制脚本的行为。
使用方法
python classifier.py [-h] [-d] [-i ITER] [-f OUTPUTFILE] [-g] [-m] [-n] [-s] [-v] [-w]
参数说明
-h, --help
: 显示帮助信息并退出。-d, --diagnostics
: 计算诊断信息。-i ITER, --iter ITER
: 迭代次数,用于平均计算。-f OUTPUTFILE, --outputfile OUTPUTFILE
: 预测结果保存的文件名。-g, --grid-search
: 使用网格搜索来寻找最佳参数。-m, --model-selection
: 使用模型选择。-n, --no-cache
: 不使用缓存。-s, --stack
: 使用堆叠。-v, --verbose
: 显示计算步骤。-w, --fwls
: 使用元特征。
BSMan/logistic.py
和 BSMan/ensemble.py
这两个文件是Benjamin Solecki的模型代码,需要单独运行。
使用方法
# 在BSMan/目录下运行
python logistic.py log 75
python ensemble.py
3. 项目配置文件介绍
saved_params.json
该文件保存了模型的参数配置,用于在不同运行之间保持一致性。
history.log
记录了项目的运行历史,包括每次运行的参数和结果。
README.md
项目的说明文件,包含了项目的概述、使用方法和依赖项等信息。
MIT-LICENSE
项目的许可证文件,说明项目的开源许可协议。
以上是Amazon Employee Access Challenge项目的教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。
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