Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction 项目教程

Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction 项目教程

Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction Practical Guide to Applied Conformal Prediction, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction

1. 项目的目录结构及介绍

Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction/
├── Chapter_05_TCP.ipynb
├── Chapter_06.ipynb
├── Chapter_07.ipynb
├── Chapter_08_EnbPI.ipynb
├── Chapter_08_NeuralProphet.ipynb
├── Chapter_08_NixtlaStatsforecast.ipynb
├── Chapter_09.ipynb
├── Chapter_11.ipynb
├── Chapter_12.ipynb
├── Chapter_6_classifier_calibration.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
└── book_cover.jpg

目录结构介绍

• Chapter_05_TCP.ipynb 至 Chapter_12.ipynb: 这些文件是Jupyter Notebook格式的代码示例，涵盖了从第5章到第12章的内容。每个文件对应一章的内容，展示了如何在实际应用中使用Conformal Prediction。

• Chapter_6_classifier_calibration.ipynb: 这个文件包含了第6章中关于分类器校准的代码示例。

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用MIT许可证。

• README.md: 项目的介绍文件，包含了项目的概述、安装指南和使用说明。

• book_cover.jpg: 书籍的封面图片。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是各个章节的Jupyter Notebook文件（如Chapter_05_TCP.ipynb）。每个文件都是一个独立的代码示例，可以直接在Jupyter Notebook环境中运行。

启动步骤

1. 安装依赖: 确保你已经安装了Python 3.6或更高版本，并且安装了必要的库，如scikit-learn、NumPy和Matplotlib。你可以使用pip或conda来安装这些库。

2. 启动Jupyter Notebook: 在终端或命令行中运行以下命令来启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

3. 打开Notebook: 在Jupyter Notebook界面中，导航到项目的目录，选择你想要运行的章节文件（如Chapter_05_TCP.ipynb），然后点击打开。

4. 运行代码: 在打开的Notebook中，你可以逐个单元格运行代码，查看结果和输出。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有专门的配置文件，所有的配置和参数设置都在各个章节的Jupyter Notebook文件中进行。每个Notebook文件都包含了代码示例和相应的配置，用户可以根据需要修改这些配置来适应不同的应用场景。

配置示例

在Chapter_06_classifier_calibration.ipynb中，你可以找到如下配置代码：

# 配置模型和数据集
model = SomeModel()
X_calib, y_calib = load_calibration_data()
X_test, y_test = load_test_data()

# 预测和校准
y_pred_calib = model.predict(X_calib)
y_pred_score_calib = model.predict_proba(X_calib)
y_pred_test = model.predict(X_test)
y_pred_score_test = model.predict_proba(X_test)

你可以根据需要修改模型、数据集和其他参数。

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通过以上步骤，你可以顺利地启动和配置Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction项目，并开始学习和应用Conformal Prediction技术。

Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction Practical Guide to Applied Conformal Prediction, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Practical-Guide-to-Applied-Conformal-Prediction