- 프로젝트 폴더 구조 설명 project_name/ │ ├── data/ # 데이터셋 저장 폴더 (원본 또는 전처리된 데이터) │ ├── raw/ # 원본 데이터 │ └── processed/ # 전처리된 데이터 │ ├── models/ # 모델 저장 폴더 (학습된 모델 또는 다양한 모델 정의) │ ├── checkpoints/ # 체크포인트 및 학습된 모델 파일 │ ├── base_model.py # 기본 모델 아키텍처 정의 (상속용) │ ├── model_a/ # 모델 A 관련 폴더 │ │ ├── checkpoints/ # 모델 A 체크포인트 │ │ ├── model.py # 모델 A 아키텍처 │ │ └── config.yaml # 모델 A 설정 파일 │ └── model_b/ # 모델 B 관련 폴더 │ ├── checkpoints/ # 모델 B 체크포인트 │ ├── model.py # 모델 B 아키텍처 │ └── config.yaml # 모델 B 설정 파일 │ ├── src/ # 주요 코드 폴더 (데이터 처리, 학습 등) │ ├── data/ # 데이터 관련 코드 │ │ ├── dataset.py # 데이터셋 클래스 정의 │ │ ├── data_loader.py # 데이터 로딩 및 전처리 코드 │ │ └── preprocessing.py # 데이터 전처리 함수 │ │ │ ├── training/ # 학습 관련 코드 │ │ ├── train.py # 모델 학습 코드 │ │ ├── evaluate.py # 평가 코드 │ │ └── metrics.py # 평가 지표 관련 함수 │ │ │ ├── inference/ # 추론 관련 코드 │ │ └── infer.py # 추론 코드 │ │ │ ├── utils/ # 유틸리티 함수 │ │ └── helpers.py # 유용한 함수들 모음 │ │ │ ├── config.py │ └── main.py # 메인 실행 파일 │ ├── notebooks/ # Jupyter 노트북 파일 저장 폴더 (데이터 분석, 실험 등) │ └── EDA.ipynb # 데이터 분석(EDA)용 노트북 │ ├── config/ # 설정 파일 폴더 (하이퍼파라미터, 경로 등) │ └── config.yaml # 공통 설정 파일 │ ├── logs/ # 로그 파일 폴더 (훈련 과정, 평가 결과 등 기록) │ └── training.log # 학습 과정에서의 로그 파일 │ ├── tests/ # 테스트 코드 저장 폴더 │ └── test_model.py # 모델의 단위 테스트 │ ├── README.md # 프로젝트 설명 파일 ├── requirements.txt # 의존성 라이브러리 목록 └── setup.py # 패키지 설치 스크립트
- data_loader.py : 경로에서 파일을 읽고, 필요한 형태로 가공
- data/raw/data1.txt 원본데이터파일 로드
- 로딩 후 data 처리
- preprocessing.py 에 정의된 함수로 data전달 : 로딩데이터로 전달받은 특성/타겟 data를 정규화,결측치처리,인코딩 실행
- main.py 나 train.py 같은 주요 코드에서 data_laoder.py 의 주요함수들을 호출하여 로딩과 전처리 수행
- 출처 및 설명
- 사용된 평가 지표 및 의미
data/: 데이터셋을 저장하는 폴더로, 원본(raw) 데이터와 전처리된(processed) 데이터를 나누어 관리합니다. models/: 모델 관련 파일을 저장하는 곳으로, 학습된 모델 체크포인트와 모델 아키텍처 정의 파일을 포함합니다. 여러 모델을 사용할 경우 각 모델별로 하위 폴더를 두어 관리할 수 있습니다. src/: 프로젝트의 주요 코드가 포함되는 폴더입니다. 데이터 로딩, 학습, 평가 및 추론과 관련된 스크립트가 위치합니다. notebooks/: Jupyter 노트북 파일을 저장하는 폴더로, 데이터 분석이나 실험을 기록하는 데 유용합니다. config/: 하이퍼파라미터와 경로 설정 등 프로젝트에 필요한 설정 파일을 저장합니다. logs/: 학습 과정에서 생성된 로그 파일을 저장하여, 모델의 훈련 과정을 추적할 수 있습니다. utils/: 유틸리티 함수를 모아놓은 폴더로, 반복적으로 사용되는 헬퍼 함수들이 포함됩니다. tests/: 모델의 단위 테스트 코드가 저장되어 있어, 코드의 품질을 보장할 수 있습니다. main.py: 프로젝트의 메인 실행 파일로, 모든 작업을 시작하는 진입점입니다. README.md: 프로젝트에 대한 설명, 사용법, 설치 방법 등을 문서화하는 파일입니다. requirements.txt: 필요한 라이브러리 목록을 관리하여, 패키지 설치를 쉽게 합니다. setup.py: 패키지 설치를 위한 스크립트로, 프로젝트를 배포할 때 유용합니다.