DeepTables 开源项目使用教程

DeepTables 开源项目使用教程

DeepTables DeepTables: Deep-learning Toolkit for Tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTables

1. 项目的目录结构及介绍

DeepTables 项目是一个用于表格数据的深度学习工具包。项目的目录结构如下：

.
├── .github              # GitHub 相关的配置文件
├── deeptables           # 主代码目录
│   ├── datasets         # 数据集相关模块
│   ├── models           # 模型相关模块
│   ├── utils           # 工具类模块
│   └── ...
├── docs                 # 文档目录
├── .gitignore           # 忽略文件列表
├── Dockerfile           # Docker 配置文件
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── requirements.txt     # 项目依赖列表
├── setup.cfg            # 设置文件
└── setup.py             # 安装脚本

• .github/：存放与 GitHub 相关的配置文件。
• deeptables/：存放项目的主要代码，包括数据集处理、模型定义和工具类等。
• docs/：存放项目文档。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• Dockerfile：用于构建 Docker 容器的配置文件。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md：项目的说明文档，包含了项目的基本信息和使用说明。
• requirements.txt：项目依赖的第三方库列表。
• setup.cfg 和 setup.py：用于项目打包和安装的配置文件和脚本。

2. 项目的启动文件介绍

DeepTables 项目的启动主要是通过命令行进行，没有特定的启动文件。首先需要确保已经安装了项目所需的依赖，通常通过运行以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，可以使用项目提供的工具类进行快速测试，以验证安装是否成功：

python -c "from deeptables.utils.quicktest import test; test()"

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 ModelConfig 类进行，该类允许用户定义模型的配置参数。以下是一个简单的配置示例：

from deeptables.models import deeptable
from deeptables.datasets import dsutils

# 加载数据集
df = dsutils.load_bank()
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
y = df_train.pop('y')
y_test = df_test.pop('y')

# 定义模型配置
config = deeptable.ModelConfig(
    nets=deepnets.DeepFM
)

# 创建并训练模型
dt = deeptable.DeepTable(config=config)
model, history = dt.fit(df_train, y, epochs=10)

# 评估模型
result = dt.evaluate(df_test, y_test, batch_size=512, verbose=0)
print(result)

# 进行预测
preds = dt.predict(df_test)

在上述代码中，ModelConfig 类用于定义模型的网络结构和其他相关参数。通过修改这个配置类，用户可以根据自己的需求定制模型。

DeepTables DeepTables: Deep-learning Toolkit for Tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepTables