Neural-Decision-Forests 项目教程

Neural-Decision-Forests 项目教程

Neural-Decision-ForestsAn implementation of the Deep Neural Decision Forests in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-Decision-Forests

1. 项目的目录结构及介绍

Neural-Decision-Forests/
├── data/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── models/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── src/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── tests/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放训练好的模型的目录。
• scripts/: 存放脚本的目录，包括数据预处理、训练和评估脚本。
• src/: 存放源代码的目录，包括模型定义和训练逻辑。
• tests/: 存放测试代码的目录。
• .gitignore: Git忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 train.py 和 evaluate.py。

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 config.yaml 或 config.json，位于项目根目录下。

• config.yaml: 包含模型训练和评估的配置参数，如数据路径、模型参数、训练超参数等。

示例配置文件内容：

data:
  train_path: "data/train.csv"
  test_path: "data/test.csv"

model:
  num_trees: 10
  max_depth: 5

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100

以上是 Neural-Decision-Forests 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。

Neural-Decision-ForestsAn implementation of the Deep Neural Decision Forests in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Neural-Decision-Forests