一个Python库，用于训练基础设施代码缺陷预测的机器学习模型。
radon-defect-predictor的Python项目详细描述
{1}$
氡缺陷预测
RADON命令行客户端用于基础设施代码缺陷预测。在
如何安装
从PyPI：
pip install radon-defect-predictor
源代码：
git clone https://github.com/radon-h2020/radon-defect-prediction.git cd radon-defect-predictor pip install -r requirements.txt pip install .
快速入门
^{pr2}$如何构建Docker容器
docker build --tag radon-dp:latest .
如何运行Docker容器
首先，创建一个主机卷，在主机和Docker容器之间共享数据和结果：
mkdir /tmp/radon-dp-volume/
火车
创建一个训练数据集metrics.csv，并将其复制/移动到/tmp/radon-dp-volume/。
参见如何生成缺陷预测的训练数据here。在
运行：
docker run -v /tmp/radon-dp-volume:/app radon-dp:latest radon-defect-predictor train metrics.csv ...
有关此命令的详细信息，请参阅docs。在
构建的模型可以在/tmp/radon-dp-volume/radondp_model.joblib访问。在
型号
运行：
docker run -v /tmp/radon-dp-volume:/app radon-dp:latest radon-defect-predictor download-model ...
有关此命令的详细信息，请参阅docs。在
下载的模型可以访问/tmp/radon-dp-volume/radondp_model.joblib。在
预测
在共享卷中移动要预测的模型和文件。 例如，如果要在.csar上运行预测，则
cp patah/to/file.csar /tmp/radon-dp-volume。在
或者，您可以从包含.csar的文件夹创建一个卷（在这种情况下，请确保在其中移动模型）。在
运行：
docker run -v /tmp/radon-dp-volume:/app radon-dp:latest radon-defect-predictor predict ...
有关此命令的详细信息，请参阅docs。在
可以在/tmp/radon-dp-volume/radondp_predictions.json访问这些预测。在
- 项目
标签：
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