DataMiningCompetitionFirstPrize 项目使用教程

DataMiningCompetitionFirstPrize 项目使用教程

DataMiningCompetitionFirstPrize Datacastle National Big Data Online Competition First Place Source Code助学金精准预测冠军代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataMiningCompetitionFirstPrize

1. 项目目录结构及介绍

DataMiningCompetitionFirstPrize/
├── blending/
├── commond/
├── commons/
├── data/
├── data_analysis/
├── doc/
├── feature_importance/
├── learning_algorithm/
├── offline/
├── online/
├── original_data/
├── preprocess/
├── processing/
├── README.md
├── LICENSE
└── 其他文件

目录介绍

• blending/: 融合相关代码。
• commond/: 集群调度脚本。
• commons/: 保存各个分类器模型的参数以及一些通用功能模块。
• data/: 存放数据集的目录。
• data_analysis/: 手工对数据集进行观察的脚本。
• doc/: 文档目录。
• feature_importance/: 查看特征重要度排名的脚本。
• learning_algorithm/: 各种分类器的模型。
• offline/: 对训练集进行训练，线下调参。
• online/: 对测试集进行预测，产生线上提交数据。
• original_data/: 存放处理后得到的模型输入文件。
• preprocess/: 划分交叉验证集（CV）。
• processing/: 数据预处理，提取特征。
• README.md: 项目说明文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 offline/ 和 online/ 目录下。以下是主要的启动文件：

offline/learning_validation.py

该文件用于模型的训练和调参。运行该文件可以开始模型的训练过程。

$ cd offline
$ python learning_validation.py

online/predict.py

该文件用于对测试集进行预测，并生成线上提交数据。

$ cd online
$ python predict.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改脚本中的路径和参数来进行配置。以下是一些常见的配置点：

数据路径配置

在 processing/ 目录下的脚本中，可以修改数据路径以适应本地环境。例如：

# processing/createStudentForms.py
data_path = "/path/to/your/data"

模型参数配置

在 learning_algorithm/ 目录下的模型脚本中，可以修改模型的参数。例如：

# learning_algorithm/model.py
n_estimators = 1000
max_depth = 50

通过以上配置，可以灵活地调整项目以适应不同的环境和需求。

DataMiningCompetitionFirstPrize Datacastle National Big Data Online Competition First Place Source Code助学金精准预测冠军代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataMiningCompetitionFirstPrize