machinelearning/README_V2.md

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 '''