如何运行文件夹中的所有模块？

Question

/machine_learning
dtree.py
lr.py
nb.py
svm.py
/main.py

每个python文件都包含一类机器学习方法。在main.py中，将machine_learning导入为ml，因此调用每个方法

model = ml.py_name.model_name()

有没有办法让我建立一个包含所有模型类的列表

[ml.svm.svm_ml(), ml.nb.naivebayes(), ml.lr.logisticregression(), ml.dtree.decisiontree()]

我尝试了

ml_list = [name for _, name, _ in pkgutil.iter_modules(['machine_learning'])];
print(ml_list);
#["dtree","lr","nb","svm"]

Answer 1

1. 从sklearn导入所需的所有模型-> 。neighbors导入KNeighborsClassifier

2. 创建列表 models = []

3. 将模型添加到列表-> models.append（KNeighborsClassifier（n_neighbors = 3））

4. 拆分数据以进行测试

5. 使用for循环将数据拟合到模型中

对于模型中的模型：     model.fit（X，Y）