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README_V2.md

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+ # 开源项目贡献者流失预测
+
+## 项目结构
+ '''
+contributor_churn_prediction/
+│
+├── data/
+│ ├── linux_commits.csv
+│ └── rust_commits.csv
+│
+├── src/
+│ ├── data_preprocessing.py
+│ ├── time_series_prediction.py
+│ ├── model.py
+│
+├── requirements.txt
+├── main.py
+└── README_V2.md
+ '''
+
+ ## 环境配置
+
+ 1. 安装 Anaconda 或 Miniconda。
+ 
+ 2. 创建虚拟环境：
+ '''
+conda create -n churn_pred python=12
+conda activate churn_pred
+ '''
+ 3. 安装依赖：
+ '''
+pip install -r requirements.txt
+ '''
+ 4. 安装额外的系统依赖：
+ '''
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y libpq-dev build-essential
+ '''
+ 5. 配置环境变量：
+ '''
+export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/contributor_churn_prediction"
+export DATA_DIR="/path/to/data"
+export MODEL_CACHE="/path/to/model_cache"
+ '''
+ 6. 下载并安装自定义的模型包：
+ '''
+git clone https://github.com/custom_models/churn_pred.git
+cd churn_pred
+pip install -e .
+ '''
+ ## 运行代码
+
+ 1. 数据预处理：
+ '''
+ python src/data_preprocessing.py --input $DATA_DIR/linux_commits.csv --output $DATA_DIR/processed_linux.pkl
+ python src/data_preprocessing.py --input $DATA_DIR/rust_commits.csv --output $DATA_DIR/processed_rust.pkl
+ '''
+
+ 2. 特征工程：
+ '''
+python src/time_series_prediction.py --input $DATA_DIR/processed_linux.pkl --output $DATA_DIR/features_linux.pkl
+python src/time_series_prediction.py --input $DATA_DIR/processed_rust.pkl --output $DATA_DIR/features_rust.pkl
+ '''
+ 3. 模型训练：
+ '''
+python src/model.py --input $DATA_DIR/features_linux.pkl --model-type rf --output $MODEL_CACHE/model_linux.pkl
+python src/model.py --input $DATA_DIR/features_rust.pkl --model-type xgb --output $MODEL_CACHE/model_rust.pkl
+ '''
+ 4.预测：
+ '''
+python main.py --linux-model $MODEL_CACHE/model_linux.pkl --rust-model $MODEL_CACHE/model_rust.pkl --output results.json
+ '''