HungaBunga 项目教程

HungaBunga 项目教程

HungaBungaHungaBunga: Brute-Force all sklearn models with all parameters using .fit .predict!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HungaBunga

1. 项目的目录结构及介绍

HungaBunga 项目的目录结构如下：

HungaBunga/
├── dist/
│   └── hunga_bunga-0.1-py3-none-any.whl
├── hunga_bunga/
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier.py
│   ├── regressor.py
│   └── utils.py
├── hunga_bunga.egg-info/
│   ├── dependency_links.txt
│   ├── PKG-INFO
│   ├── requires.txt
│   └── top_level.txt
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── example.py
└── setup.py

目录介绍

• dist/: 包含项目的打包文件。
• hunga_bunga/: 核心代码目录，包含分类器、回归器和工具函数。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • classifier.py: 分类器实现。
  • regressor.py: 回归器实现。
  • utils.py: 工具函数。
• hunga_bunga.egg-info/: 打包信息目录。
• LICENSE.txt: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• example.py: 示例代码文件。
• setup.py: 项目安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 example.py，它展示了如何使用 HungaBunga 进行模型选择和训练。

示例代码

from hunga_bunga import HungaBungaClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化分类器
clf = HungaBungaClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = clf.predict(X_test)
print(predictions)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 setup.py，它包含了项目的安装配置信息。

setup.py 内容

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='hunga_bunga',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'numpy>=1.11.0',
        'scipy>=0.17.0',
        'joblib>=0.11',
        'scikit-learn>=0.20.0',
        'tabulate>=0.8.2',
        'tqdm>=4.28.1'
    ],
    author='ypeleg',
    author_email='ypeleg@example.com',
    description='Brute-Force all scikit-learn models and all scikit-learn parameters with fit predict',
    long_description=open('README.md').read(),
    long_description_content_type='text/markdown',
    license='MIT',
    url='https://github.com/ypeleg/HungaBunga',
    classifiers=[
        'License :: OSI Approved :: MIT License',
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'Programming Language :: Python :: 3.6',
        'Programming Language :: Python :: 3.7',
        'Programming Language :: Python :: 3.8',
        'Programming Language :: Python :: 3.9',
    ],
)

配置文件介绍

• name: 项目名称。
• version: 项目版本。
• packages: 需要包含的包。
• install_requires: 项目依赖的库。
• author: 作者信息。
• author_email: 作者邮箱。
• description: 项目描述。
• long_description: 详细描述，通常从 README.md 文件读取。
• `long_description_content_

HungaBungaHungaBunga: Brute-Force all sklearn models with all parameters using .fit .predict!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HungaBunga