Amazon Employee Access Challenge 项目教程

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。

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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。