深林（Deep Forest）开源项目使用教程

深林（Deep Forest）开源项目使用教程

Deep-Forest An Efficient, Scalable and Optimized Python Framework for Deep Forest (2021.2.1) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Forest

1. 项目的目录结构及介绍

深林（Deep Forest）项目的目录结构如下：

• .github/: 存放与GitHub相关的配置文件和脚本，如工作流（workflows）。
• docs/: 包含项目文档的源文件。
• tests/: 存放项目的测试代码。
• .all-contributorsrc: 定义贡献者的信息。
• .codecov.yml: CodeCov配置文件，用于代码覆盖率测试。
• .coveragerc: Coverage配置文件，用于代码覆盖率测试。
• .gitattributes: 定义Git仓库的文件属性。
• .gitignore: 定义Git忽略的文件。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit配置文件，用于自动化代码风格检查等。
• .readthedocs.yml: Read the Docs配置文件，用于文档的自动化部署。
• CHANGELOG.rst: 记录项目的更新历史。
• CONTRIBUTING.md: 提供贡献指南，说明如何向项目贡献代码。
• CONTRIBUTORS.md: 记录项目的贡献者名单。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• MANIFEST.in: 包含打包信息。
• README.rst: 项目的主要说明文件。
• pyproject.toml: 定义项目信息和依赖。
• requirements-dev.txt: 开发环境所需的依赖。
• requirements.txt: 生产环境所需的依赖。
• setup.py: Python的设置脚本，用于打包和分发项目。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是setup.py，此文件定义了项目的名称、版本、作者、依赖项等元数据，并且包含了安装项目所需的逻辑。使用以下命令可以安装项目：

pip install deep-forest

此外，README.rst文件也提供了如何快速开始使用项目的指南，例如通过以下步骤进行分类任务：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from deepforest import CascadeForestClassifier

X, y = load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)
model = CascadeForestClassifier(random_state=1)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred) * 100
print(f"Testing Accuracy: {acc:.3f} %")

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是.gitignore和pyproject.toml。

• .gitignore文件定义了在版本控制中应该忽略的文件和目录，例如日志文件、编译生成的文件、编辑器临时文件等。

• pyproject.toml文件定义了项目依赖，例如：

[tool.dependencies]
numpy = ">=1.16.0"
scikit-learn = ">=0.20.0"

这个文件也被用来指定构建系统和包管理工具如何处理项目。

以上就是深林（Deep Forest）开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能够帮助您更好地了解和使用该项目。

Deep-Forest An Efficient, Scalable and Optimized Python Framework for Deep Forest (2021.2.1) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Forest