应用机器学习项目教程

应用机器学习项目教程

applied-ml Code and Resources for "Applied Machine Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/app/applied-ml

1. 项目的目录结构及介绍

applied-ml/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── config/
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和模型开发。
• src/: 项目的源代码目录，包含以下子目录：
  • data/: 数据处理脚本。
  • features/: 特征工程脚本。
  • models/: 模型训练和评估脚本。
  • visualization/: 数据可视化脚本。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置参数。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

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。假设启动文件为 src/main.py，其主要功能是加载配置、初始化数据、训练模型并保存结果。

# src/main.py

import config
from src.data import load_data
from src.models import train_model

def main():
    # 加载配置
    cfg = config.load_config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(cfg['data_path'])
    
    # 训练模型
    model = train_model(data, cfg['model_params'])
    
    # 保存模型
    model.save(cfg['model_path'])

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 config/ 目录下，常见的配置文件格式为 .yaml 或 .json。假设配置文件为 config/config.yaml，其内容如下：

# config/config.yaml

data_path: "data/processed/data.csv"
model_path: "models/model.pkl"
model_params:
  learning_rate: 0.01
  num_epochs: 100

配置文件介绍

• data_path: 指定处理后的数据文件路径。
• model_path: 指定模型保存路径。
• model_params: 模型训练参数，如学习率 (learning_rate) 和训练轮数 (num_epochs)。

通过以上配置文件，项目可以灵活地调整数据路径和模型参数，而不需要修改代码。

applied-ml Code and Resources for "Applied Machine Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/app/applied-ml