文件名称：search-MjoLniR:Github镜像-我们的实际代码由Gerrit托管（请参见https
文件大小：261KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 14:40:53
Python
MjoLniR-维基媒体的机器学习排名 MjoLniR是一个库，用于处理Wikimedia上机器学习排名的后端数据处理。 它专门介绍如何在Wikimedia中存储单击日志，并提供将源单击日志转换为ML模型以在Elasticsearch中排名的功能。 要求 定位pyspark 2.1.0和xgboost 0.7。 需要python 2.7，因为某些依赖项（clickmodels）尚不支持python 3。 运行测试 可以从提供的Vagrant配置中运行测试。 从该存储库的根目录使用以下内容来构建一个无所事事的盒子，将其SSH放入其中，然后运行测试： vagrant up vagrant ssh cd /vagrant venv/bin/tox 该测试套件包括flake8（线性）和pytest（单元）测试。 可以使用tox的-e选项独立运行它们： venv/bin/tox -e flake