文件名称：DataHacks_2021
文件大小：6.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 23:53:09
JupyterNotebook
DataHacks_2021 *请注意，我们必须从另一个存储库中复制该项目的所有工作，因此所做的贡献不能准确反映工作的分布。 欢迎来到我们的DataHacks 2021经济轨道项目！ 在此存储库中，您将找到几个源文件，这些文件可让您预测数据集中每个国家的繁荣值和9个不同Struts的值。 我们提供了一个API，供用户与数据本身进行交互，并快速创建用于繁荣和基础得分的模型和模型说明。 在src / model_pillars.py中，您将找到一个PillarExplainer类，该类带有以下参数：mod，random_state，test_size和alpha。 您可以在'lasso'，'elastic'或'svr'回归模型之间进行选择，或者以'ensemble'作为mod参数来获得三者中的最佳选择。 可以对Random_state和test_size进行自定义，以影响在训练和验证之间
【文件预览】：
DataHacks_2021-main
----DataHacks2021 Report.pdf(522KB)
----figures()
--------governance_predictions.png(496KB)
--------cagr.png(26KB)
--------impactful_pillars()
--------model_dict.png(31KB)
--------shap_plots()
--------avg_prosperity_country.png(10KB)
----model_pillars.ipynb(160KB)
----Datasets()
--------educ_train.csv(347KB)
--------busi_test.csv(70KB)
--------pers_train.csv(175KB)
--------educ_test.csv(81KB)
--------soci_test.csv(38KB)
--------econ_test.csv(85KB)
--------heal_train.csv(238KB)
--------soci_train.csv(176KB)
--------envi_test.csv(46KB)
--------pers_test.csv(38KB)
--------busi_train.csv(288KB)
--------safe_train.csv(260KB)
--------econ_train.csv(360KB)
--------envi_train.csv(209KB)
--------safe_test.csv(60KB)
--------gove_test.csv(72KB)
--------gove_train.csv(315KB)
--------.~lock.busi_test.csv#(91B)
--------heal_test.csv(50KB)
----Resources()
--------Prosperity Demo.pdf(521KB)
--------Prosperity Prompt.pdf(41KB)
--------DataHacks 2021 Attendee Resource Guide.pdf(291KB)
--------pillar_info.png(342KB)
--------DataHacks 2021 Event Schedule.pdf(51KB)
----src()
--------model_pillars.py(8KB)
--------predict_prosperity.py(3KB)
--------data_for_viz.py(5KB)
--------__pycache__()
--------etl.py(4KB)
----requirements.txt(26B)
----.gitignore(16B)
----Question 4 and 3.ipynb(166KB)
----README.md(2KB)
----model_prosperity.ipynb(202KB)
----Processed_Data()
--------prosperity.csv(234KB)
--------predictions_ensemble.csv(69KB)
--------predictions_lasso.csv(69KB)
--------predictions.csv(70KB)