示例项目：用户流失预测模型

本示例展示模型开发项目的完整结构和文档模板

项目概述

项目名称：电商平台用户流失预测模型

目标：构建预测模型，识别高流失风险用户，支持精准营销干预。

评估指标：

• AUC-ROC ≥ 0.85
• Precision ≥ 0.80（流失用户预测）

交付形式：模型文件 + 部署API + 技术文档

项目结构

churn_prediction/
├── data/
│   ├── raw/                 # 原始用户数据
│   ├── processed/           # 处理后数据
│   └── features/            # 特征文件
├── models/
│   ├── baseline/            # 基线模型
│   └── final/               # 最终模型
├── notebooks/
│   ├── 01_eda.ipynb         # 数据探索
│   ├── 02_baseline.ipynb    # 基线模型实验
│   └── 03_experiments.ipynb # 模型实验
├── src/
│   ├── data/                # 数据处理
│   ├── features/            # 特征工程
│   ├── models/              # 模型定义
│   ├── training/            # 训练脚本
│   └── evaluation/          # 评估脚本
├── configs/
│   └── config.yaml          # 配置文件
├── docs/
│   ├── problem_definition.md # 问题定义
│   ├── feature_engineering.md # 特征工程
│   └── experiment_log.md    # 实验记录
├── experiments/             # 实验追踪
├── requirements.txt
└── README.md

技术栈

• Python 3.10+
• PyTorch / scikit-learn
• MLflow（实验追踪）
• Optuna（超参优化）
• FastAPI（模型部署）

运行方式

Copy# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 数据准备
python src/data/prepare.py --config configs/config.yaml

# 特征工程
python src/features/build.py --config configs/config.yaml

# 训练模型
python src/training/train.py --config configs/config.yaml

# 评估模型
python src/evaluation/evaluate.py --model models/final/model.pkl

时间线

相关文档

• 问题定义
• 特征工程
• 实验记录