6  可复现说明

6.1 1. 安装环境

python -m pip install -r requirements.txt

6.2 2. 准备数据

从 Kaggle 下载数据，并放入 data/ 目录：

data/
├── README-data.md
├── train.csv
├── test.csv
└── sample_submission.csv

6.3 3. 运行数据分析

python eda.py

运行后生成：

  • outputs/data_summary.csv
  • outputs/figures/ — 各类可视化图表

6.4 4. 运行模型训练

python train.py --sample_size 10000

运行后生成：

  • outputs/submission.csv
  • outputs/model_metrics.txt
  • outputs/model/fertilizer_model.joblib

如需使用更多样本，可调整参数：

python train.py --sample_size 50000

6.5 5. 总结

本项目完成了从数据准备、数据分析、可视化、模型训练到结果输出的完整流程。通过本项目，可以了解农业肥料推荐任务的基本建模流程，并掌握 GitHub 仓库整理、代码复现和实验报告撰写的方法。

当前模型作为可复现的基线模型已经能够输出肥料推荐结果。后续可以进一步尝试更复杂的机器学习模型和特征工程方法，以提高 MAP@3 评价分数。