Домашнее задание 1 по курсу Машинное обучение в продакшене

Установка:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Обучение XGBClassifier:

python ml_project/model_train.py configs/XGBClassifier_train_config.yaml

Предсказание XGBClassifier:

python ml_project/model_predict.py configs/XGBClassifier_predict_config.yaml

Обучение LogisticRegression:

python ml_project/model_train.py configs/LogisticRegression_train_config.yaml

Предсказание LogisticRegression:

python ml_project/model_predict.py configs/LogisticRegression_predict_config.yaml

Организация проекта

├── configs                 <- Конфиги с параметрами для запуска моделей.
│
├── data
│   ├── processed.csv       <- Предобработанные данные.
│   └── raw.csv             <- Реальные данные.
│
├── ml_project              <- Код для запуска пайплана.
│   │
│   ├── load_save_data      <- Загрузка и сохранение датасета.
│   │
│	├── model 	            <- Обучение модели, а также ее сохранение и загрузка.
│	│
│   ├── parameters          <- dataclasses для работы.
│   │
│   ├── preprocessing_dataset  <- Предобработка датасета.
│   │
│   ├── model_predict.py    <- Файл, запускающий модель в режиме предсказания.
│   │
│   ├── model_train.py   <- Файл, запускающий модель в режиме обучения.
│
├── models                  <- Сохраненные модели, трансформеры, метрики, предсказания.
│
├── notebooks               <- EDA и базовый пайплан в Jupyter notebook.
│
├── tests                   <- Тесты.
│
├── README.md               <- Инструкция к проекту.
│
├── requirements.txt        <- Необходимые библиотеки для работы проекта.
│
├── setup.py                <- Возможность установки проекта через менеджер pip.

---