При выполнении задания я выделил мало времени на качественное решение самой задачи, т.к. главная задача была показать навыки кода.
Использовался шаблон cookiecutter.
В папке data/raw лежат сырые данные.
В папке src/models лежат три файла:
1) parent_model.py -- создается родительский класс модели, от которой будут наследоваться следующие модели
2) popular_model.py -- создается простенькая рекомендационная модель, которая предсказывает всегда самые популярные товары
3) svd_model.py -- создается модель рекомендаций на основе сингулярного разложения
Файл run.py:
В этом файле происходит логика запуска эксперимента. Создается, обрабатывается и разбивается на трейн и тест датасет, обучаются и тестируются различные модели, результаты выводятся в терминал и сохраняются в виде pandas dataframe в папке reports/experiments. При запуске файл принимает один аргумент -- название эксперимента. Пример запуска из командной строки: ./run.py test_exp
├── LICENSE
├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│ ├── external <- Data from third party sources.
│ ├── interim <- Intermediate data that has been transformed.
│ ├── processed <- The final, canonical data sets for modeling.
│ └── raw <- The original, immutable data dump.
│
├── docs <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│ the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│ └── figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│ generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src <- Source code for use in this project.
│ ├── __init__.py <- Makes src a Python module
│ │
│ ├── data <- Scripts to download or generate data
│ │ └── make_dataset.py
│ │
│ ├── features <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│ │ └── build_features.py
│ │
│ ├── models <- Scripts to train models and then use trained models to make
│ │ │ predictions
│ │ ├── predict_model.py
│ │ └── train_model.py
│ │
│ └── visualization <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│ └── visualize.py
│
└── tox.ini <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io
|
└── run.py <- script to run