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项目结构

automl-autodl/
├── automl/
├── autodl/
├── data/
├── docs-site/
├── utils/
├── config.py
├── preprocess.py
├── main.py
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── README.md
└── README_CN.md

根目录入口

main.py 是 AutoML 入口。它负责预处理、按配置调度模型、汇总结果。

preprocess.py 是共享预处理入口。AutoML 和 AutoDL 都调用它。

config.py 放项目配置，包括：

  • 数据路径和输出路径。
  • 标签列。
  • one-hot 列。
  • 标准化列。
  • AutoML 和 AutoDL 模型列表。
  • 交叉验证、评分指标和训练参数。

automl/

每个传统模型一个文件：

adaboost.py
catboost_model.py
decision_tree.py
extra_trees.py
gradient_boosting.py
hist_gradient_boosting.py
knn.py
lightgbm_model.py
logistic_regression.py
naive_bayes.py
random_forest.py
svm.py
xgboost_model.py

文件里的主要函数都是 train_model(features, target)。

autodl/

深度模型和统一入口：

blstm.py
cnn1d.py
mlp.py
tabnet.py
transformer.py
train.py

train.py 是 AutoDL 入口。其他文件负责具体模型结构。

utils/

train_utils.py：

  • AutoML 的 run_grid_search()。
  • AutoDL 的训练、验证、数据集包装和指标计算。

device_utils.py：

  • CUDA、MPS、CPU 检测。
  • XGBoost、LightGBM、CatBoost 的运行参数。

report_utils.py：

  • 打印结果摘要。
  • 保存 JSON 输出。

docs-site/

文档站点工程。它有自己的 requirements.txt，不依赖根目录训练环境。