Установка

В docker

1. Склонируйте репозиторий и перейдите в директорию с проектом
2. Выполните

docker-compose up -d

На хосте

1. Склонируйте репозиторий и перейдите в директорию с проектом
2. Установите необходимые зависимости

pip install -r requirements.txt

3. Выполните

streamlit rum src/app.py

4. Перейдите по адресу http://localhost/

Как пользоваться

1. Выбрать тип задачи из списка

На данный момент поддерживаются следующие типы задач:

• бинарная классификация
• мультиклассовая классификация
• регрессия

2. Выбрать, в каком виде представленны данные

• одним файлом - данные не разбиты на train и test, далее будет предложено выбрать размер тестовой выборки
• Train и Test раздельно - train и test разделены по разным файлам

В случае, если Train и Test разделены по разным файлам, то соответствующие файлы должны содержать в названии слова train и test для правильного автоматического выбора обучающей и тестовой выборок.

3. Загрузить данные

В данный момент поддерживаются только данные в csv формате, с разделителем в виде запятой.

4. Выбрать параметры обучения

После успешной загрузки обучающей и тестовой выборки будет предложено выбрать параметры обучения, а также будет выведен семпл из обучающей выборки.

5. Нажать кнопку "Запустить AutoML"