Metadata-Version: 2.1
Name: edotools
Version: 0.1.1
Summary: AutoML
Home-page: UNKNOWN
Author-email: edvard88@inbox.ru
License: UNKNOWN
Description: # README #
        language available: eng, rus
        
        ### About project ###
        This project will explore how to creat AutoMl project on table data.
        
        ### Directory structure ###
        ```bash
        +-- README.md.                   <- The top-level README for developers using this project.
        +-- requirements.txt             <- The requirements file for reproducing the environment, e.g.generated with `pipreq /<path>` 
        +-- setup.py.                    <- Make this project with `python setup.py build_ext --inplace`
        +-- ml_data.                     <- Include the data for ml models.
        +-- reports.                     <- Include automl reports.
        +-- notebooks.                   <- Jupyter notebooks.
        |   +-- Example.ipynb            <- Example AutoML with kaggle-data .
        +-- config.yml                   <- loading... 
        +-- edotools.                    <- The main project
        |   +-- BaseAutoMlEstimator.py   <- Base AutoML class.
        |   +-- AutoMlClassification.py  <- Class for classifictaion data.
        |   +-- BaseAutoMlEstimator.py   <- Class for regression data.
        |   +-- mytransformers.py        <- Transformers for Base class.
        |   +-- mymetrics.py             <- loading...(Custom metrics)
        ```
        
        
        ### Dependencies ###
        The code is compatible with Python 3 or higher. 
        The following dependencies are needed to run the tracker:
        
        * matplotlib>=3.1.1
        * numpy>=1.17.2
        * pandas>=0.25.1
        * scikit_learn>=0.24.1
        
        
        ### Installation ###
        1. Clone this repository  
        `git clone https://github.com/Edvard88/Test_works/tree/master/edotools`
        
        2. Recommend creating a virtual environment, because can be dependencies     
        	2.1 Install virtual environment  
        	`sudo apt install -y python3-venv`  
        	2.2 Creat virtual environment    
        	`python -m venv env`  
        	2.3 Activate virtual environment  
        	`source env/bin/activate`
        
        3. Check all dependencies installed  
        `pip install -r requirements.txt`
        
        4. Build the code.    
        `python setup.py build_ext --inplace`
        
        
        ### Quick Start ###
        You may see the notebooks/Example.ipynb to quick start
        
        
        
        ### Contact ###
        edvard88@inbox.ru
        
        ===============================================================================================================================
        
        ### О проекте ###
        Проект по созданию AutoML на табличных данных 
        
        ### Структура директории###
        
        ```bash
        +-- README.md.                   <- Основной README для разработчиков, использующие этот проект.
        +-- requirements.txt             <- Фаил `requirements.txt` с используемые версиями библиотек для воспроизводимости программы. 
        +-- setup.py.                     <- Соберите проект с помощью `python setup.py build_ext --inplace`
        +-- ml_data.                     <- Включается в себя тестовые данные для проверки AutoML.
        +-- reports.                     <- Вклчючает AutoML отчеты.
        +-- notebooks.                   <- Jupyter notebooks.
        |   +-- Example.ipynb            <- Пример AutoML, запущенного на kaggle данных .
        +-- config.yml                   <- loading... (пока не создан)
        +-- edotools.                    <- Главнй проект
        |   +-- BaseAutoMlEstimator.py   <- Базовый класс AutoML.
        |   +-- AutoMlClassification.py  <- Класс для задач классифкации.
        |   +-- BaseAutoMlEstimator.py   <- Класс для задач регрессии.
        |   +-- mytransformers.py        <- Вспомогательные трансформеры для Базового класса
        |   +-- mymetrics.py             <- loading... (Кастомные метрики)
        ```
        
        
        
        ### Зависимости ###
        Код копилируется на версии Python 3 и выше
        Для запуска проекта необходимы следующие зависимости:
        
        * matplotlib>=3.1.1
        * numpy>=1.17.2
        * pandas>=0.25.1
        * scikit_learn>=0.24.1
        
        
        ### Установка ###
        1. Скопируйте репозиторий 
        `git clone https://github.com/Edvard88/Test_works/tree/master/edotools`
        
        2. Рекомендуем создать виртуальное окружение, потому что могут быть зависимости
              
        	2.1 Установка виртуального окружения    
        	`sudo apt install -y python3-venv`  
        	2.2 Создание виртуального окружения    
        	`python -m venv env`.  
        	2.3 Активируйте виртуальное окружение    
        	`source env/bin/activate`
         
        
        3. Проверьте установлены ли все необходимые зависимости.  
        `pip install -r requirements.txt`
        
        
        4. Запустите код  
        `python setup.py build_ext --inplace`   
        
        ### Быстрый запуск программы   
        Можно посмотреть notebook с примером notebooks/Example.ipynb для быстрого старта
        
        
        ### Контакты ###
        edvard88@inbox.ru
        
        
Platform: UNKNOWN
Description-Content-Type: text/markdown
