imbalanced-learn开发指南：如何贡献代码与扩展功能

imbalanced-learn开发指南：如何贡献代码与扩展功能

【免费下载链接】imbalanced-learn A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn

imbalanced-learn是一个专门用于处理机器学习中不平衡数据集的Python包，为开发者提供了强大的工具来应对数据不平衡问题。如果你想要为这个优秀的开源项目贡献代码或扩展功能，本指南将为你提供完整的开发路径 🚀

开发环境搭建

首先，你需要克隆项目仓库并创建开发分支：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn
cd imbalanced-learn
git checkout -b my-feature

重要提示：永远不要在master分支上直接工作！始终创建自己的功能分支来隔离开发工作。

项目架构解析

imbalanced-learn采用模块化设计，主要功能模块包括：

• 过采样模块：位于 imblearn/over_sampling/ 目录
• 欠采样模块：位于 imblearn/under_sampling/ 目录
• 集成学习模块：位于 imblearn/ensemble/ 目录
• 数据处理模块：位于 imblearn/datasets/ 目录

代码贡献规范

1. 代码质量要求

• 遵循scikit-learn的编码规范
• 所有公共方法必须有完整的文档字符串
• 测试覆盖率至少达到80%
• 无pyflakes警告
• 无PEP8警告

2. 文档编写标准

当你添加新功能时，需要提供：

• 至少一个示例脚本在 examples/ 文件夹中
• 详细的叙事文档，包含参考文献链接
• 使用场景说明和与其他方法的对比

实用开发工具

imbalanced-learn提供了一系列开发者工具，位于 imblearn/utils/ 模块：

• 验证工具：check_neighbors_object、check_target_type
• 测试工具：在 imblearn/utils/testing.py 中
• 兼容性工具：在 imblearn/utils/_sklearn_compat.py 中

测试与验证流程

在提交Pull Request前，请确保：

1. 运行完整测试套件：make
2. 检查测试覆盖率：pytest --cov=imblearn imblearn
3. 使用pyflakes检查代码：pyflakes path/to/module.py
4. 使用pycodestyle检查PEP8合规性

发布流程说明

主要版本发布

• 更新发布说明文件
• 运行 bumpversion release
• 创建发布分支
• 构建和上传到PyPI

Bug修复版本

• 在最新发布分支上cherry-pick修复提交
• 使用bumpversion patch更新版本号
• 遵循与主要版本相同的发布流程

最佳实践建议

💡 开发技巧：

• 使用项目提供的验证工具确保代码质量
• 为新功能提供充分的测试用例
• 保持向后兼容性
• 使用适当的弃用警告

📝 文档要点：

• 在数学算法细节和直观解释之间找到平衡
• 始终以一个小段落开始，用通俗易懂的方式解释方法对数据的作用

通过遵循本指南，你将能够高效地为imbalanced-learn项目贡献代码，帮助改进这个处理不平衡数据的重要工具！🎯

【免费下载链接】imbalanced-learn A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn