安徽省建设工程质量协会网站,广州 网站开发 公司电话,Wordpress手帐,上海做企业网站的公司文件的规范拆分和写法 今日的示例代码包含2个部分 notebook文件夹内的ipynb文件#xff0c;介绍下今天的思路项目文件夹中其他部分#xff1a;拆分后的信贷项目#xff0c;学习下如何拆分的#xff0c;未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法 知识点回顾#xff1a;文件… 文件的规范拆分和写法 今日的示例代码包含2个部分 notebook文件夹内的ipynb文件介绍下今天的思路项目文件夹中其他部分拆分后的信贷项目学习下如何拆分的未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法 知识点回顾文件和项目管理 规范的文件命名 重要性就像在餐厅中每道菜都有一个清晰明确的名字方便厨师和顾客识别。在编程中规范的文件命名可以帮助开发者快速识别文件的用途和内容。 实践使用有意义的文件名避免使用模糊的名称如“document1”或“file2”。例如将数据处理相关的文件命名为“data_processing.py”将模型训练相关的文件命名为“model_training.py”。 规范的文件夹管理 重要性类似于餐厅中将食材、餐具、调料等分类存放方便取用。在编程项目中良好的文件夹管理有助于组织代码和资源提高项目的可维护性和可读性。 实践创建合理的目录结构如将数据集放在“data”文件夹模型保存在“models”文件夹源代码放在“src”文件夹等。 机器学习项目的拆分 重要性就像大型的餐饮项目需要拆分成多个部分由不同的团队负责。机器学习项目通常较为复杂拆分成多个模块可以提高开发效率和代码复用性。 实践将项目拆分为数据预处理、模型训练、评估、部署等模块每个模块负责特定的功能。 编码格式和类型注解 重要性就像餐厅有统一的菜谱格式和烹饪标准编码格式和类型注解有助于提高代码的可读性和可维护性。 实践遵循一致的编码风格指南如PEP 8使用类型注解明确函数参数和返回值的类型。 作业尝试针对之前的心脏病项目ipynb将他按照今天的示例项目整理成规范的形式思考下哪些部分可以未来复用 项目结构初始化 mkdir -p heart-disease-project/data/{raw,processed}
mkdir -p heart-disease-project/models
mkdir -p heart-disease-project/src
touch heart-disease-project/config.py
touch heart-disease-project/README.md
touch heart-disease-project/requirements.txt配置文件 config.py # config.py
import os# 数据路径
RAW_DATA_PATH os.path.join(data, raw, heart_disease.csv)
PROCESSED_DATA_PATH os.path.join(data, processed, heart_data_processed.csv)# 模型路径
MODEL_SAVE_PATH os.path.join(models, heart_model.pkl)# 超参数
TEST_SIZE 0.2
RANDOM_STATE 42 数据处理模块 src/data_processing.py # src/data_processing.py
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from config import RAW_DATA_PATH, PROCESSED_DATA_PATHdef load_and_preprocess_data():# 加载原始数据df pd.read_csv(RAW_DATA_PATH)# 处理缺失值示例填充均值df.fillna(df.mean(), inplaceTrue)# 特征与标签分离X df.drop(target, axis1)y df[target]# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 保存预处理后的数据processed_data {X_train: X_train,X_test: X_test,y_train: y_train,y_test: y_test,}pd.to_pickle(processed_data, PROCESSED_DATA_PATH)return processed_data模型训练模块 src/model_training.py # src/model_training.py
import joblib
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from config import MODEL_SAVE_PATH
from src.data_processing import load_and_preprocess_datadef train_model():# 加载预处理后的数据data pd.read_pickle(config.PROCESSED_DATA_PATH)X_train, y_train data[X_train], data[y_train]# 初始化模型model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42)# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 保存模型joblib.dump(model, MODEL_SAVE_PATH)print(fModel saved to {MODEL_SAVE_PATH})模型评估模块 src/evaluation.py # src/evaluation.py
import joblib
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score
from config import MODEL_SAVE_PATH, PROCESSED_DATA_PATHdef evaluate_model():# 加载模型和数据model joblib.load(MODEL_SAVE_PATH)data pd.read_pickle(PROCESSED_DATA_PATH)X_test, y_test data[X_test], data[y_test]# 预测结果y_pred model.predict(X_test)y_proba model.predict_proba(X_test)[:, 1]# 输出评估指标print(Classification Report:)print(classification_report(y_test, y_pred))print(ROC AUC Score:)print(roc_auc_score(y_test, y_proba))工具函数 src/utils.py # src/utils.py
import os
import loggingdef create_directory(path):确保目录存在if not os.path.exists(path):os.makedirs(path)logging.info(fCreated directory: {path})依赖管理 requirements.txt # requirements.txt
pandas
scikit-learn
joblib项目运行流程 * 准备数据
将原始数据文件 heart_disease.csv 放入 data/raw/ 目录。
* 运行数据处理python src/data_processing.py
* 训练模型python src/model_training.py
* 评估模型python src/evaluation.py浙大疏锦行
