Package: edotools
READMElanguage available: eng, rusAbout projectThis project will explore how to creat AutoMl project on table data.Directory structure+--README.md.<-Thetop-levelREADMEfordevelopersusingthisproject.
+--requirements.txt<-Therequirementsfileforreproducingtheenvironment,e.g.generatedwith`pipreq/<path>`+--setup.py.<-Makethisprojectwith`pythonsetup.pybuild_ext--inplace`+--ml_data.<-Includethedataformlmodels.
+--reports.<-Includeautomlreports.
+--notebooks.<-Jupyternotebooks.|+--Example.ipynb<-ExampleAutoMLwithkaggle-data.
+--config.yml<-loading...+--edotools.<-Themainproject|+--BaseAutoMlEstimator.py<-BaseAutoMLclass.|+--AutoMlClassification.py<-Classforclassifictaiondata.|+--BaseAutoMlEstimator.py<-Classforregressiondata.|+--mytransformers.py<-TransformersforBaseclass.|+--mymetrics.py<-loading...(Custommetrics)DependenciesThe code is compatible with Python 3 or higher.
The following dependencies are needed to run the tracker:matplotlib>=3.1.1numpy>=1.17.2pandas>=0.25.1scikit_learn>=0.24.1InstallationClone this repositorygit clone https://github.com/Edvard88/Test_works/tree/master/edotoolsRecommend creating a virtual environment, because can be dependencies2.1 Install virtual environmentsudo apt install -y python3-venv2.2 Creat virtual environmentpython -m venv env2.3 Activate virtual environmentsource env/bin/activateCheck all dependencies installedpip install -r requirements.txtBuild the code.python setup.py build_ext --inplaceQuick StartYou may see the notebooks/Example.ipynb to quick startContactedvard88@inbox.ru===============================================================================================================================О проектеПроект по созданию AutoML на табличных данныхСтруктура директории###+--README.md.<-ОсновнойREADMEдляразработчиков,использующиеэтотпроект.
+--requirements.txt<-Фаил`requirements.txt`сиспользуемыеверсиямибиблиотекдлявоспроизводимостипрограммы.+--setup.py.<-Соберитепроектспомощью`pythonsetup.pybuild_ext--inplace`+--ml_data.<-ВключаетсявсебятестовыеданныедляпроверкиAutoML.
+--reports.<-ВклчючаетAutoMLотчеты.
+--notebooks.<-Jupyternotebooks.|+--Example.ipynb<-ПримерAutoML,запущенногонаkaggleданных.
+--config.yml<-loading...(поканесоздан)+--edotools.<-Главнйпроект|+--BaseAutoMlEstimator.py<-БазовыйклассAutoML.|+--AutoMlClassification.py<-Классдлязадачклассифкации.|+--BaseAutoMlEstimator.py<-Классдлязадачрегрессии.|+--mytransformers.py<-ВспомогательныетрансформерыдляБазовогокласса|+--mymetrics.py<-loading...(Кастомныеметрики)ЗависимостиКод копилируется на версии Python 3 и выше
Для запуска проекта необходимы следующие зависимости:matplotlib>=3.1.1numpy>=1.17.2pandas>=0.25.1scikit_learn>=0.24.1УстановкаСкопируйте репозиторийgit clone https://github.com/Edvard88/Test_works/tree/master/edotoolsРекомендуем создать виртуальное окружение, потому что могут быть зависимости2.1 Установка виртуального окруженияsudo apt install -y python3-venv2.2 Создание виртуального окруженияpython -m venv env.2.3 Активируйте виртуальное окружениеsource env/bin/activateПроверьте установлены ли все необходимые зависимости.pip install -r requirements.txtЗапустите кодpython setup.py build_ext --inplaceБыстрый запуск программыМожно посмотреть notebook с примером notebooks/Example.ipynb для быстрого стартаКонтактыedvard88@inbox.ru