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Kaggle Competition Favorita 项目使用文档
Kaggle-Competition-Favorita5th place solution for Kaggle competition Favorita Grocery Sales Forecasting项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/ka/Kaggle-Competition-Favorita
1. 项目的目录结构及介绍
Kaggle-Competition-Favorita/
├── data/
│ ├── train.csv
│ ├── test.csv
│ ├── stores.csv
│ ├── items.csv
│ ├── transactions.csv
│ └── holidays_events.csv
├── notebooks/
│ ├── exploratory_analysis.ipynb
│ └── model_training.ipynb
├── src/
│ ├── preprocessing.py
│ ├── model.py
│ └── utils.py
├── config/
│ └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
data/
: 包含项目所需的所有数据文件。train.csv
: 训练数据。test.csv
: 测试数据。stores.csv
: 商店信息。items.csv
: 商品信息。transactions.csv
: 交易信息。holidays_events.csv
: 节假日信息。
notebooks/
: 包含用于数据探索和模型训练的 Jupyter Notebook。exploratory_analysis.ipynb
: 数据探索分析。model_training.ipynb
: 模型训练。
src/
: 包含项目的主要代码文件。preprocessing.py
: 数据预处理代码。model.py
: 模型定义和训练代码。utils.py
: 工具函数。
config/
: 配置文件目录。config.yaml
: 项目配置文件。
README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要位于 notebooks/
目录下:
exploratory_analysis.ipynb
: 用于进行数据探索分析的 Jupyter Notebook。model_training.ipynb
: 用于模型训练的 Jupyter Notebook。
启动文件介绍
-
exploratory_analysis.ipynb
:- 该 Notebook 主要用于加载数据、进行初步的数据探索和可视化分析。
- 通过该文件,用户可以了解数据的分布、特征和可能存在的问题。
-
model_training.ipynb
:- 该 Notebook 主要用于加载预处理后的数据、定义模型、训练模型和评估模型性能。
- 用户可以通过该文件了解模型的训练过程和结果。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config/
目录下:
config.yaml
: 项目的主要配置文件。
配置文件介绍
config.yaml
:- 该文件包含了项目运行所需的各种配置参数,如数据路径、模型参数、训练参数等。
- 用户可以通过修改该文件来调整项目的运行配置。
data:
train_path: "data/train.csv"
test_path: "data/test.csv"
stores_path: "data/stores.csv"
items_path: "data/items.csv"
transactions_path: "data/transactions.csv"
holidays_events_path: "data/holidays_events.csv"
model:
batch_size: 32
epochs: 10
learning_rate: 0.001
通过以上配置文件,用户可以方便地修改数据路径和模型训练参数。
Kaggle-Competition-Favorita5th place solution for Kaggle competition Favorita Grocery Sales Forecasting项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/ka/Kaggle-Competition-Favorita
本文标签: 文档项目kagglecompetitionFavorita
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