EcoStackML 0.1.0

Biblioteka do generowania danych systematycznych środowiskowych z wykorzystaniem ML Stacking

EcoStackML

EcoStackML to zaawansowana biblioteka do generowania danych systematycznych środowiskowych z wykorzystaniem techniki ML Stacking. Biblioteka integruje różne modele uczenia maszynowego, aby uzyskać bardziej precyzyjne prognozy i lepsze odwzorowanie skomplikowanych zależności w danych środowiskowych.

Spis Treści

• Opis
• Struktura Katalogów
• Instalacja
• Użycie
• Testowanie
• Przykłady
• Wkład
• Licencja

Opis

EcoStackML pozwala na:

• Preprocesowanie i normalizację danych środowiskowych.
• Trening i ocenę różnych modeli uczenia maszynowego.
• Integrację wyników wielu modeli za pomocą techniki stacking.
• Generowanie realistycznych prognoz i symulacji.

Struktura Katalogów

EcoStackML/ ├── data/ │ ├── raw/ # Surowe dane wejściowe │ ├── processed/ # Przetworzone dane ├── models/ │ ├── base_models/ # Implementacje podstawowych modeli (RNN, ARIMA, Regresja, Boosting) │ ├── meta_models/ # Implementacje modeli meta do stacking ├── preprocessing/ │ ├── data_preprocessing.py # Skrypty do wstępnej obróbki danych ├── stacking/ │ ├── stacking.py # Implementacja procesu stacking ├── evaluation/ │ ├── evaluation_metrics.py # Narzędzia do ewaluacji modeli ├── notebooks/ │ ├── exploratory_analysis.ipynb # Notebook do analizy eksploracyjnej ├── scripts/ │ ├── run_stacking.py # Skrypt do uruchomienia procesu stacking ├── tests/ │ ├── test_preprocessing.py # Testy jednostkowe dla modułu preprocessing │ ├── test_models.py # Testy jednostkowe dla modeli ├── README.md # Dokumentacja projektu ├── requirements.txt # Lista zależności └── setup.py # Skrypt instalacyjny

Instalacja

1. Sklonuj repozytorium:

   git clone https://github.com/your-username/EcoStackML.git
   cd EcoStackML
   

2. Zainstaluj wymagane zależności:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Zainstaluj bibliotekę:

   python setup.py install
   

Użycie

1. Uruchom skrypt run_stacking.py:

   python scripts/run_stacking.py <data_file> <target_column>
   

   • <data_file>: Ścieżka do pliku CSV z danymi.
   • <target_column>: Nazwa kolumny z wartością docelową.

Przykłady

Przykładowe użycie skryptu

Przygotuj plik CSV z danymi, np. data/raw/sample_data.csv.

Uruchom skrypt:

python scripts/run_stacking.py data/raw/sample_data.csv target_column

Analiza Eksploracyjna

Otwórz notebook exploratory_analysis.ipynb:

jupyter notebook notebooks/exploratory_analysis.ipynb

Wykonaj kroki analizy eksploracyjnej, aby lepiej zrozumieć dane.

Wkład

Chętnie przyjmujemy wkład od społeczności! Aby przyczynić się do projektu:

1. Sforkuj repozytorium.
2. Stwórz nową gałąź (git checkout -b feature/nazwa-funkcjonalności).
3. Wprowadź zmiany i wykonaj commit (git commit -am 'Dodanie nowej funkcjonalności').
4. Wypchnij zmiany do gałęzi (git push origin feature/nazwa-funkcjonalności).
5. Otwórz pull request.

Licencja

Projekt EcoStackML jest dostępny na licencji MIT. Zobacz plik LICENSE po więcej szczegółów.

EcoStackML - Tworzenie realistycznych danych środowiskowych za pomocą zaawansowanych technik ML Stacking.