Проект по Классификации

Этот проект представляет собой реализацию различных алгоритмов классификации с использованием Python и популярных библиотек машинного обучения. Проект включает в себя реализацию нескольких классических алгоритмов классификации, их сравнение и анализ на различных наборах данных.

Описание проекта

Проект направлен на решение задач классификации с использованием различных методов машинного обучения. В рамках проекта реализованы следующие возможности:

• Предобработка и анализ данных
• Реализация различных алгоритмов классификации
• Оценка и сравнение эффективности моделей
• Визуализация результатов
• Оптимизация гиперпараметров моделей

Поддерживаемые алгоритмы

• Логистическая регрессия
• Случайный лес (Random Forest)
• Метод опорных векторов (SVM)
• Градиентный бустинг (Gradient Boosting)
• K-ближайших соседей (KNN)

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

git clone [email protected]:IvanTishk0/Classification.git
cd Classification

2. Создайте виртуальное окружение:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # для Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate  # для Windows

3. Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

Структура проекта

Classification/
├── data/               # Директория для датасетов
│   ├── raw/           # Исходные данные
│   └── processed/     # Обработанные данные
├── notebooks/          # Jupyter notebooks
│   ├── EDA/           # Ноутбуки с разведочным анализом данных
│   └── models/        # Ноутбуки с моделями
├── src/               # Исходный код
│   ├── data/          # Скрипты для обработки данных
│   ├── features/      # Скрипты для создания признаков
│   ├── models/        # Реализации моделей
│   └── visualization/ # Скрипты для визуализации
├── requirements.txt    # Зависимости проекта
└── README.md          # Документация

Использование

Подготовка данных

1. Поместите ваши данные в директорию data/raw/
2. Используйте скрипты из src/data/ для предобработки данных
3. Обработанные данные будут сохранены в data/processed/

Обучение моделей

1. Откройте соответствующий ноутбук из директории notebooks/models/
2. Следуйте инструкциям в ноутбуке для обучения и оценки модели
3. Результаты будут сохранены в соответствующей директории

Визуализация результатов

Для визуализации результатов используйте скрипты из директории src/visualization/ или соответствующие ноутбуки.

Используемые библиотеки

• numpy (1.24.3) - для численных вычислений и работы с массивами
• pandas (2.0.3) - для обработки и анализа структурированных данных
• scikit-learn (1.3.0) - для реализации алгоритмов машинного обучения
• matplotlib (3.7.2) - для создания статических графиков
• seaborn (0.12.2) - для статистической визуализации
• jupyter (1.0.0) - для интерактивной разработки и анализа

Примеры использования

from src.models.classifier import RandomForestClassifier
from src.data.preprocessor import DataPreprocessor

# Загрузка и предобработка данных
preprocessor = DataPreprocessor()
X_train, X_test, y_train, y_test = preprocessor.prepare_data()

# Создание и обучение модели
model = RandomForestClassifier()
model.train(X_train, y_train)

# Оценка модели
accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

Вклад в проект

1. Форкните репозиторий
2. Создайте ветку для ваших изменений
3. Внесите изменения
4. Создайте pull request

Решение проблем

Если у вас возникли проблемы при использовании проекта:

1. Проверьте версии установленных библиотек
2. Убедитесь, что все зависимости установлены корректно
3. Проверьте наличие необходимых данных в соответствующих директориях

Лицензия

MIT

Автор

Ivan Tishko

Контакты

• GitHub: IvanTishk0

История изменений

Версия 1.0.0

• Инициализация проекта
• Базовая структура репозитория
• Настройка зависимостей