Если у вас в проекте лежит model_final_v3.ipynb, train_data_last_really.csv и results_ок.xlsx — пора пересобраться.
ML — это не просто «написал и забыл». Это куча экспериментов, данных, логов, моделей, артефактов. И если всё в куче — ты сам себе враг.
project/
│
├── data/ # входные данные (raw, processed)
│ ├── raw/
│ └── processed/
│
├── notebooks/ # Jupyter-ноутбуки для исследований
│
├── src/ # весь исполняемый код
│ ├── data/ # загрузка и подготовка данных
│ ├── features/ # генерация фичей
│ ├── models/ # обучение, валидация, предсказания
│ └── utils.py # вспомогательные функции
│
├── reports/ # графики, метрики, результаты
│ └── figures/
│
├── models/ # сохранённые модели (.pkl, .pt, .joblib)
│
├── config/ # yaml/json-конфиги для запуска
│
├── scripts/ # bash/python скрипты запуска пайплайнов
│
├── requirements.txt # зависимости
└── README.md # инструкция
Proglib Academy #буст