linuxrustcommit/README_V2.md

开源项目贡献者流失预测系统

项目结构

contributor_churn_prediction/
│
├── data/
│ ├── linux_commits.csv
│ └── rust_commits.csv
│
├── src/
│ ├── data_preprocessing.py
│ ├── feature_engineering.py
│ ├── model.py
│ ├── train.py
│ └── predict.py
│
├── requirements.txt
├── README_V2.md
└── main.py

环境配置

1. 确保您的系统已安装 Python 3.8+ 和 CUDA 11.2。

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv churn_env
   source churn_env/bin/activate  # Linux/macOS
   churn_env\Scripts\activate  # Windows
   

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"
   

运行代码

1. 数据预处理：

   python src/data_preprocessing.py --input-dir $DATA_DIR --output-dir $DATA_DIR/processed
   

2. 特征工程：

   python src/feature_engineering.py --input-dir $DATA_DIR/processed --output-dir $DATA_DIR/features
   

3. 模型训练：

   python src/train.py --data-dir $DATA_DIR/features --model-dir $MODEL_CACHE --epochs 200 --batch-size 64 --learning-rate 0.0005
   

4. 预测：

   python src/predict.py --model-dir $MODEL_CACHE --data-dir $DATA_DIR/features --output-dir results
   

5. 生成报告：

   jupyter nbconvert --to notebook --execute notebooks/exploratory_data_analysis.ipynb --output-dir reports
   

注意：为确保结果的可重现性，请设置随机种子：

python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import random
SEED = 42
random.seed(SEED)
np.random.seed(SEED)
tf.random.set_seed(SEED)