Этот проект содержит три основных файла: baseline_nn.py, catboost_research.ipynb и dataset_preprocess.py. Эти файлы выполняют различные задачи в контексте проекта.
Этот сценарий на языке Python (baseline_nn.py) представляет собой базовую реализацию нейронной сети для проекта. Вероятно, в нем содержится основная структура модели нейронной сети, используемой в проекте, включая загрузку данных, архитектуру модели, обучение и оценку.
Этот блокнот Jupyter (catboost_research.ipynb) сосредоточен на исследовании CatBoost. CatBoost - это библиотека машинного обучения, специализирующаяся на градиентном бустинге на деревьях решений. Блокнот может содержать эксперименты, анализ и исследования, связанные с CatBoost для проекта.
Этот сценарий на языке Python (dataset_preprocess.py) отвечает за предварительную обработку набора данных. Вероятно, в нем содержатся шаги очистки данных, создания признаков и другие необходимые этапы подготовки данных для обучения моделей машинного обучения.
Вот основные инструкции по использованию каждого файла:
baseline_nn.py Убедитесь, что установлены необходимые библиотеки (numpy, tensorflow и др.). Запустите сценарий с использованием интерпретатора Python. При необходимости настройте гиперпараметры, архитектуру модели и пути к данным под свой конкретный случай использования.
catboost_research.ipynb Откройте блокнот Jupyter в среде, поддерживающей Python. Выполните каждую ячейку последовательно, чтобы запустить эксперименты по исследованию CatBoost. Ознакомьтесь с анализом, визуализациями и результатами, предоставленными в блокноте.
dataset_preprocess.py Убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости (pandas, scikit-learn и др.). Запустите сценарий с использованием интерпретатора Python. Настройте входные и выходные пути, а также этапы предварительной обработки в зависимости от вашего набора данных и требований.