开源项目 `conformal-prediction` 使用教程

开源项目 conformal-prediction 使用教程

【免费下载链接】conformal-prediction Lightweight, useful implementation of conformal prediction on real data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/conformal-prediction

1. 项目的目录结构及介绍

conformal-prediction/
├── data/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── notebooks/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── src/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── tests/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• notebooks/: 包含用于演示和实验的 Jupyter 笔记本。
• scripts/: 存放用于数据处理和实验的脚本。
• src/: 项目的源代码，包括主要的实现逻辑。
• tests/: 包含项目的测试代码。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的主文档，包含项目介绍、安装和使用说明。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 src/ 目录下。具体文件名可能因项目而异，但通常会有一个主要的入口文件，例如 main.py 或 app.py。在这个项目中，启动文件可能是一个脚本或一个模块，用于初始化并运行主要的预测逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常用于设置项目的参数和选项。在这个项目中，配置文件可能是一个 .yaml 或 .json 文件，位于项目的根目录或 config/ 目录下。配置文件的内容可能包括数据路径、模型参数、训练选项等。

例如，一个典型的配置文件可能如下所示：

data_path: "data/dataset.csv"
model_params:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
training_options:
  batch_size: 32
  validation_split: 0.2

通过修改配置文件，用户可以轻松调整项目的运行参数，而无需修改代码。

【免费下载链接】conformal-prediction Lightweight, useful implementation of conformal prediction on real data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/conformal-prediction