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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。

credit_default_prediction/
│
├── data/                   # 数据文件夹
│   ├── raw/               # 原始数据
│   └── processed/         # 处理后的数据
│
├── src/                   # 源代码
│   ├── __init__.py
│   ├── data/             # 数据处理相关代码
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── preprocessing.py
│   │   └── feature_engineering.py
│   │
│   ├── models/           # 模型相关代码
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── train.py
│   │   └── evaluate.py
│   │
│   └── visualization/    # 可视化相关代码
│       ├── __init__.py
│       └── plots.py
│
├── notebooks/            # Jupyter notebooks
│   └── model_development.ipynb
│
├── requirements.txt      # 项目依赖
└── README.md            # 项目说明文档

@浙大疏锦行