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Digits 项目工程交付与验收
按分级验收完成代码、依赖、五张图、模型、报告、预测程序和风险说明。
学习前需要掌握
背景与问题
一个高分 notebook 不等同可交付项目；模型文件、输入检查、命令、版本和限制同样重要。
概念定义
工程交付要求训练、评价和预测逻辑分离，路径基于 pathlib，输入错误给出清晰提示，结果可复现。
直观理解
把项目当作一条可复现、可审计的实验链，而不是追求一次最高分。
核心原理
Level 1–4 逐级完成；任何测试集泄漏、修改测试样本、使用深度学习替代或无法解释代码均一票否决。
数学表达
项目主线
Level 1–4 逐级完成；任何测试集泄漏、修改测试样本、使用深度学习替代或无法解释代码均一票否决。
变量含义
变量定义与本页概念定义一致，代码中的同名变量保持相同语义。
计算步骤
- 1按推荐顺序实现 starter→图表→基线→CV→搜索→测试
- 2保存模型
- 3实现 predict.py 输入校验
- 4自动创建输出目录
代码对应位置
示例 1Digits 项目工程交付与验收 核心代码：对应项目要求中的可运行核心步骤。
计算与实现步骤
- 1
按推荐顺序实现 starter→图表→基线→CV→搜索→测试
- 2
保存模型
- 3
实现 predict.py 输入校验
- 4
自动创建输出目录
- 5
记录依赖和随机种子
- 6
按评分表自检
代码实现
示例 1
Digits 项目工程交付与验收 核心代码
Digits 项目工程交付与验收 核心代码
scikit-learn
example_01.py用途：对应项目要求中的可运行核心步骤。
from pathlib import Path
MODEL_PATH=Path(__file__).resolve().parent/"models"/"digits_classifier.joblib"
if not MODEL_PATH.exists():
raise FileNotFoundError(f"模型不存在: {MODEL_PATH}")代码解析
解析始终位于完整代码下方，并按实际代码段逐项对应。
输入数据与任务
对应项目要求中的可运行核心步骤。
Step 1 · 1–4 行
导入当前步骤需要的数值计算、预处理、模型或评价工具。依赖集中写在代码开头，便于复现。
from pathlib import Path
MODEL_PATH=Path(__file__).resolve().parent/"models"/"digits_classifier.joblib"
if not MODEL_PATH.exists():
raise FileNotFoundError(f"模型不存在: {MODEL_PATH}")预期输出或运行结果
使用与脚本位置相关的安全路径，并在模型缺失时给出明确错误。
常见错误 · 3 条
- 硬编码个人绝对路径
- 训练预测混在一起
- 没有限制说明
实际应用
- 本地课程项目
- 可复现实验
常见错误
硬编码个人绝对路径
训练预测混在一起
没有限制说明
文档来源
综合练习项目｜传统机器学习手写数字识别原始文档
学习资料/learning_tech/practice_project_digits\README.md- §9 难度分级
- §10 强制限制
- §11 预期结构
- §13 非功能需求
- §14 验收
- §15–16 开发顺序与提交物
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暂未收录相关资料
参考库不会生成虚假资源或无效外部链接。