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decision-tree-2022

项目目录

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├── README.md
├── data
│   └── 第1阶段.xlsx
├── dataloader.py
├── pipeline.py
├── results
├── test.ipynb
├── test.py
└── train.py

data

放置数据

result

放置决策树模型结果，以及决策树形状图片

dataloader.py

放置各类数据处理函数

pipeline.py

模型的数据处理模块，按序列调用dataloader中的处理函数，每次处理可称为一个阶段，上一阶段输出为下一阶段输入。

示例：

from dataloader import *

def pipeline():
    data = read_data()
    data = womac_fillna(data)
    data = process_string_clo(data)
    data = womac_classification(data)
    data = delete_nan_col_and_row(data)
    data = precess_by_feature_meaning(data)
    return get_train_data(data)

• 在dataloader.py中新增函数，并在pipline.py中调用以对数据进行进一步处理

train.py

训练模块，简要介绍：

1. 在其中调用pipline进行数据处理
2. 在其中定义了train函数作为每次实验的训练函数
3. 在其中修改超参数进行调参

test.ipynb

快速实验