文件名称：CIS422proj1：俄勒冈大学CIS 422项目1
文件大小：1.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-01 21:20:27
Python
项目1：对数据科学家的时间序列分析支持 README包含软件和目录结构的说明，依赖性和安装说明以及简短的用户指南。 CIS 422-软件方法论1 建立日期：1/15/2021 战队：书呆子牧群 作者：Zeke Petersen 项目描述 该存储库中包含的系统旨在成为数据科学家用来快速测试时间序列管道的工具。 一旦进行了测试，成功的管道就可以保存起来投入生产，以进行可行的预测。 目录结构 ./Modules-包含主要模块，包括测试和帮助功能 ./Logistics-包含内部计划截止日期，团队会议记录和内部代码标准 ./Documentation-包含SRS和SDS ./TestData-包含用于测试各个模块的输入.csv文件 ./Transformation Tree-包含节点和树类的定义和方法，以及树的保存和加载功能/ pickle_objects-包含任何保存的Tree对象 依赖
【文件预览】：
CIS422proj1-master
----.gitignore(6B)
----TestData()
--------2_temperature_subsampled_test.csv(73B)
--------6_sunspots_test.csv(72B)
--------8_distribution_subsampled_test.csv(1KB)
--------missing_data_test.csv(174KB)
--------4_irradiance_train.csv(6KB)
--------WindSpeed2010Jan20mMin.csv(985KB)
--------wind_cointzio_10m_complete.csv(1.1MB)
--------7_distribution_subsampled_norm_test.csv(2KB)
--------4_irradiance_test.csv(576B)
--------1_temperature_test.csv(845B)
--------AtmPres2005NovMin.csv(1MB)
--------1_temperature_train.csv(9KB)
--------7_distribution_subsampled_norm_train.csv(23KB)
--------3_passengers_train.csv(663B)
--------8_distribution_subsampled_train.csv(16KB)
--------5_irradiance_subsampled_train.csv(6KB)
--------Temp20080101.csv(174KB)
--------5_irradiance_subsampled_test.csv(50B)
--------wind_corrales_10m_complete.csv(1.13MB)
--------2_temperature_subsampled_train.csv(9KB)
--------3_passengers_test.csv(63B)
--------FRB_H15 NonFinancial.csv(3KB)
--------wind_aristeomercado_10m_complete.csv(1.1MB)
--------6_sunspots_train.csv(2KB)
----README.md(6KB)
----Documentation()
--------SDS.docx(26.13MB)
--------SRS.docx(31KB)
--------.DS_Store(6KB)
----.vscode()
--------settings.json(47B)
----Transformation Tree()
--------pickle_objects()
--------tree.py(14KB)
--------save_load.py(1KB)
--------node.py(4KB)
--------__pycache__()
--------treetest.py(4KB)
----Logistics()
--------standards.md(2KB)
--------schedule.md(2KB)
--------meetings.md(7KB)
--------.DS_Store(6KB)
----Modules()
--------visualization_test.py(2KB)
--------outputs.csv(3KB)
--------preprocessing.py(16KB)
--------visualization.py(6KB)
--------main.py(1KB)
--------model_test.py(1KB)
--------model.py(3KB)
--------__pycache__()
--------pre_p_testing.py(3KB)
--------outputs_test.csv(352B)
--------Makefile(76B)