.
├── README.md
├── data
│ └── 第1阶段.xlsx
├── dataloader.py
├── pipeline.py
├── results
├── test.ipynb
├── test.py
└── train.py
放置数据
放置决策树模型结果，以及决策树形状图片
放置各类数据处理函数
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
训练模块，简要介绍：
- 在其中调用
pipline进行数据处理 - 在其中定义了
train函数作为每次实验的训练函数 - 在其中修改超参数进行调参
快速实验
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