Day31:文件的规范拆分与写法

机器学习的项目流程

典型的ML/DL项目通常包含以下几个阶段：

• 数据加载：从文件、数据库、API等获取原始数据

• 数据探索与可视化：了解数据特性、初期可使用Jupyter Nootebook，成熟后固化绘图函数。

• 数据预处理：处理异常值、缺失值，并进行归一化、标准化、编码等操作。

• 特征工程：创建新特征，选择、优化现有特征。

• 模型训练：构建模型架构，设置超参数并训练，保存模型。

• 模型评估：用合适的指标评估模型在测试集上的性能并生成报告。

• 模型预测：用训练好的模型对新数据进行预测。

文件组织

1. 项目核心代码组织

• src/（source的缩写）：存放项目的核心源代码。按照机器学习项目阶段进一步细分：
  • src/data/：放置与数据相关的代码。
    • src/data/load_data.py：负责从各类数据源（如文件系统、数据库、API 等）读取原始数据。
    • src/data/preprocess.py：进行数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化、编码等）操作。
    • src/data/feature_engineering.py：根据业务和数据特点，创建新特征或对现有特征进行选择、优化。
  • src/models/：关于模型的代码。
    • src/models/model.py：定义模型架构，比如神经网络结构、机器学习算法模型设定等。
    • src/models/train.py：设置模型超参数，并执行训练过程，保存训练好的模型。
    • src/models/evaluate.py：使用合适的评估指标（如准确率、召回率、均方误差等），在测试集上评估模型性能，生成评估报告。
    • src/models/predict.py 或 src/models/inference.py：利用训练好的模型对新数据进行预测。
  • src/utils/：存放通用辅助函数代码，可进一步细分：
    • src/utils/io_utils.py：包含文件读写相关帮助函数，比如读取特定格式文件、保存数据到文件等。
    • src/utils/logging_utils.py：实现日志记录功能，方便记录项目运行过程中的信息，便于调试和监控。
    • src/utils/math_utils.py：特定的数值计算函数，像自定义的矩阵运算、统计计算等。
    • src/utils/plotting_utils.py：绘图工具函数，用于生成数据可视化图表（如绘制损失函数变化曲线、特征分布直方图等 ）。

2. 配置文件管理

• config/ 目录：集中存放项目的配置文件，方便管理和切换不同环境（开发、测试、生产）的配置。
  • config/config.py 或 config/settings.py：以 Python 代码形式定义配置参数。
  • config/config.yaml 或 config/config.json：采用 YAML 或 JSON 格式，清晰列出文件路径、模型超参数、随机种子、API 密钥等可配置参数。
  • .env 文件：通常放在项目根目录，用于存储敏感信息（如数据库密码、API 密钥等），在代码中通过环境变量的方式读取，一般会被 .gitignore 忽略，防止敏感信息泄露。

3. 实验与探索代码

• notebooks/ 或 experiments/ 目录：用于初期的数据探索、快速实验、模型原型验证。

  • notebooks/initial_eda.ipynb：在项目初期，使用 Jupyter Notebook 进行数据探索与可视化，了解数据特性，分析数据分布、相关性等。
  • experiments/model_experimentation.py：编写脚本对不同模型架构、超参数组合进行快速实验，对比实验结果，寻找最优模型设置。

  这部分往往是最开始的探索阶段，后面跑通了后拆分成了完整的项目，留作纪念用。

4. 项目产出物管理

• data/ 目录：存放项目相关数据。
  • data/raw/：放置从外部获取的未经处理的原始数据，保持数据原始状态。
  • data/processed/：存放经过预处理（清洗、转换、特征工程等操作）后的数据，供模型训练和评估使用。
  • data/interim/：（可选）保存中间处理结果，比如数据清洗过程中生成的临时文件、特征工程中间步骤产生的数据等。
• models/ 目录：专门存放训练好的模型文件，根据模型保存格式不同，可能是 .pkl（Python pickle 格式，常用于保存 sklearn 模型 ）、.h5（常用于保存 Keras 模型 ）、.joblib 等。
• reports/ 或 output/ 目录：存储项目运行产生的各类报告和输出文件。
  • reports/evaluation_report.txt：记录模型评估的详细结果，包括各项评估指标数值、模型性能分析等。
  • reports/visualizations/：存放数据可视化图片，如损失函数收敛图、预测结果对比图等。
  • output/logs/：保存项目运行日志文件，记录项目从开始到结束过程中的关键信息，如训练开始时间、训练过程中的损失值变化、预测时间等。

总结一下通用的拆分起步思路：

1. 首先，按照机器学习的主要工作流程（数据处理、训练、评估等）将代码分离到不同的 .py 文件中。 这是最基本也是最有价值的一步。
2. 然后，创建一个 utils.py 来存放通用的辅助函数。
3. 考虑将所有配置参数集中到一个 config.py 文件中。
4. 为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 data/ 和 models/，将它们与你的源代码（通常放在 src/ 目录）分开。

当遵循这些通用的拆分思路和原则时，项目结构自然会变得清晰。

@浙大疏锦行