【源码】基于Python的数据科学项目模板

项目简介

本项目是一个基于Python的数据科学项目模板，其目的在于提升开发效率，便于管理开发环境，同时提供标准化的项目结构。该模板涵盖数据处理、模型训练、预测和测试等功能，适用于各类数据科学项目。

项目的主要特性和功能

1. 环境管理：支持利用 conda 或 venv 创建并管理Python环境。
2. 依赖管理：借助 requirements.txt 文件管理项目依赖包。
3. 数据管理：提供标准化的数据存储结构，包含训练数据、预测数据和测试数据。
4. 模型管理：支持多个模型的存储和管理，包含模型参数和配置文件。
5. 文档管理：提供文档存储目录，方便存放项目相关文档。

安装使用步骤

环境设置

• 使用 conda 创建并激活环境： bash conda create --name py3-11 python=3.11 -c conda-forge conda activate py3-11
• 或者使用 venv 创建并激活环境： bash python -m venv venv venv\Scripts\activate.bat

安装依赖

安装项目依赖包： bash pip install -r requirements.txt

项目结构

项目结构如下： 📦project │ └───📂data │ └───📂model_YYYYMMDD │ └───📂train │ │ │ 📜data.xlsx │ │ │ 📜require_cols.pickle │ │ │ ... │ │ │ └───📂predict │ │ │ 📜df_predict.feather │ │ │ 📜require_cols.pickle │ │ │ ... │ │ │ └───📂test │ │ 📜result.xlsx │ │ ... │ └───📂docs │ │ 📜document1.doc │ │ 📜document2.pdf │ │ ... │ └───📂models │ └───📂model1 │ │ 📜param_dict.pickle │ │ 📜model1.json │ │ 📜model1.json │ │ ... │ └───📂pipeline │ │ 📜data.py │ │ 📜train.py │ │ 📜test.py │ │ ... │ └───📂src │ │ 📜data_processing.py │ │ 📜outlook.py │ │ 📜toolbox.py │ └───📂venv │ │📜README.md │📜main.py │📜requirements.txt │📜.gitignore | ...

开始开发

• 根据项目结构进行数据处理、模型训练、预测和测试等操作。
• 使用 src 目录下的脚本进行数据处理和工具调用。
• 使用 pipeline 目录下的脚本进行模型训练和测试。

通过以上步骤，你可以快速上手并开始使用本项目模板进行数据科学项目的开发。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】