机器学习 项目结构 数据预测 实验报告

需求:

我经过处理得到了测试值,然后进一步得到预测和真实值的比较,然后再把之前的所有相关的参数、评估指标、预测值、比较结果都存入excel,另外我还打算做测试报告模板,包括敏感性分析等。您建议我这些功能如何封装这些功能,哪些功能放到一个文件中。

解决:

对于您的需求,可以考虑将相关功能封装到多个模块中,以提高代码的可读性和维护性。以下是可能的模块和功能分配:

  1. data_processing.py

    • 读取数据
    • 进行数据预处理
    • 创建数据集
  2. model_utils.py

    • 创建模型
    • 训练模型
    • 进行模型评估
  3. prediction_utils.py

    • 进行预测
    • 逆向转换预测结果
    • 封装预测后处理(如舍入到小数点后三位)
  4. comparison_utils.py

    • 比较预测值和真实值
    • 计算差异指标
  5. excel_utils.py

    • 将结果保存到 Excel 文件
    • 创建测试报告模板
  6. sensitivity_analysis.py

    • 实现敏感性分析相关功能

这样的分层结构有助于将不同功能隔离到不同的文件中,提高了代码的组织性。同时,如果您的项目继续增长,您还可以按需添加其他模块来处理新的功能。在每个模块中,您可以定义一些主要的接口函数,这样在主程序中就可以轻松地使用这些功能。

请注意,这只是一种可能的组织方式,实际上,根据项目的规模和结构,您可能需要进行调整。最重要的是确保代码结构清晰,易于理解和维护。

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