开源项目 `soft-decision-tree` 使用教程

开源项目 soft-decision-tree 使用教程

soft-decision-treepytorch implementation of "Distilling a Neural Network Into a Soft Decision Tree"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/so/soft-decision-tree

1. 项目的目录结构及介绍

soft-decision-tree/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── soft_decision_tree.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_model.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
  • processed/: 处理后的数据文件。
  • raw/: 原始数据文件。
• models/: 存放模型相关的代码。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • soft_decision_tree.py: 软决策树模型的实现。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据分析和模型测试。
  • example.ipynb: 示例Notebook。
• scripts/: 存放脚本文件，用于训练和测试模型。
  • train.py: 训练模型的脚本。
• tests/: 存放测试代码。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • test_model.py: 测试模型的代码。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• scripts/train.py: 该文件是项目的启动文件，用于训练软决策树模型。

使用方法

python scripts/train.py

功能介绍

• 加载数据
• 初始化模型
• 训练模型
• 保存模型

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• requirements.txt: 该文件列出了项目所需的所有依赖包及其版本。

使用方法

pip install -r requirements.txt

内容示例

numpy==1.19.2
pandas==1.1.3
scikit-learn==0.23.2
torch==1.6.0

功能介绍

• 确保项目运行所需的依赖包已安装。
• 方便项目部署和环境配置。

soft-decision-treepytorch implementation of "Distilling a Neural Network Into a Soft Decision Tree"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/so/soft-decision-tree