Outcome Prediction

MC855 - Artificial Intelligence in mushroom analysis - Unicamp

Authors:

• Leandro Henrique Silva Resende – 213437
• João Eduardo Vasconcellos da Silva - 248343
• João Víctor Oliveira Paliares - 248360

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1. Overview

Template de projeto inspirado: Cookiecutter-data-science https://cookiecutter-data-science.drivendata.org/#directory-structure

Divisão de pastas:

• data
  • interim: tratamentos dos dados originais para uso intermediario. Criar em subpastas nomeadas pelo padrão em par com notebook que usa-o. Ex: jevs-1-exploracaoDeDados
  • processed: versões final dos dados usados no canon do projeto (src). Canon refere-se a versão final do código na qual o relatório baseia-se
  • raw: Dataset original em sua forma inalterada
• docs: documentação
  • subpastas referentes aos subescopos do projeto
• models: armazena modelos que serão criados
• notebooks: Playground de cada um para fins de pesquisa
  • criar conforme padrão de nomenclatura: initials-contagem-descricao. Ex: jevs-1-explorandoDados
• src: Local do canone do projeto, ao final de pesquisa o código definitivo será posto aqui.

2. Dataset

3. Setup and Installation

Prerequisites

• Python 3.11.13 or higher.
• Jupyter Notebook or JupyterLab.

Installation

Clone the repository and install the required packages using the requirements.txt file:

git clone <your-repository-url>
cd <your-repository-name>
pip install -r requirements.txt

requirements.txt

pandas
seaborn
matplotlib
numpy
scikit-learn
imbalanced-learn
ipykernel
import-ipynb