Предсказание рейтинга кандидата с помощью Логистической регрессии

Программа предназначена для предсказания рейтинга кандидата с использованием Логистической регрессии.

Описание

• Функция load_data загружает данные, путь указывается в переменной path_of_file, по умолчанию **Data/dataNew.csv **.
• По умолчанию разграничение между нулевым и единичным рейтингом происходит при значении параметра 0.1 (строгая классификация, то есть кандидат с рейтингом больше 0 будет считаться единицей). Этот параметр можно изменить в функции main, указав одно или несколько значений для сравнения.
• В результате программа выводит следующую информацию:
  • Матрицу путаницы для:
    • А. Всех данных
    • Б. Всей обучающей выборки
    • Г. Всей тестовой выборки
  • В. Отобранных на собеседование кандидатов для обучающей выборки
  • Д. Отобранных на собеседование кандидатов для тестовой выборки
  • Лучшую стоимость одного собеседования, рассчитанную по формуле:
    • (Количество всех кандидатов * стоимость одного собеседования) / Количество успешных собеседований
  • Если указано более одного разграничителя, выводится:
    • Стоимость одного собеседования
    • Матрица путаницы
    • Разграничитель

Структура программы

├── Data/                          # Папка для добавления файлов
├── .env                           # Файл с секретными ключами, паролями, хостами и портами
├── .gitignore                     # Файл для игнорирования файлов при выгрузке в систему отслеживания версий
├── ml_logical_regression/         # Директория с внутренней структурой программы
│   ├── CustomLogisticRegression.py    # Логистическая регрессия без использования библиотек
│   ├── main_old.py        # Логистическая регрессия с использованием библиотеки sklearn
│   ├── settings.py        # Настройка зависимостей и подключений
│   ├── postgres_work.py   # Настройка базы данных PostgreSQL
│   └── tests/             # Папка для создания и запуска тестов
├── pyproject.toml        # Файл зависимостей
└── README.md             # Инструкции по запуску программы

Зависимости

Для работы программы необходимы следующие зависимости:

• Python 3.x
• Библиотеки Python, перечисленные в файле pyproject.toml

Инструкции по установке и запуску

1. Установите Poetry, если вы еще не установили его на своей системе. Инструкции по установке Poetry можно найти на официальном сайте: https://python-poetry.org/docs/.
2. Склонируйте репозиторий с программой на свой компьютер.
3. Перейдите в корневую директорию проекта.
4. Запустите команду poetry install для установки всех зависимостей, указанных в файле pyproject.toml.
5. Запустите программу, выполните команду poetry run python ml_logical_regression/main_old.py.

Лицензия

Эта программа распространяется под лицензией MIT.