通用的拆分思路：
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首先，按照机器学习的主要工作流程（数据处理、训练、评估等）将代码分离到不同的 `.py` 文件中。这是最基本也是最有价值的一步。
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然后，创建一个 `utils.py` 来存放通用的辅助函数。
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考虑将所有配置参数集中到一个 `config.py` 文件中。
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为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 `data/` 和 `models/`，将它们与你的源代码（通常放在 `src/` 目录）分开。
当遵循这些通用的拆分思路和原则时，项目结构自然会变得清晰。
一、config.py（集中配置文件）
用于管理所有参数，后续调整只需修改此文件，无需改动核心代码。
二、src/utils.py（通用辅助函数）
存放全项目复用的工具代码，如路径创建、日志打印。
三、src/data/data_processing.py（数据处理）
负责数据加载、清洗、特征工程，输出可直接用于训练的数据。
四、src/model/model_definition.py（模型定义）
创建可切换的分类模型，适配二分类任务。
五、src/train/trainer.py（模型训练）
加载处理后的数据和模型，执行训练并保存模型文件。
六、src/evaluate/evaluator.py（模型评估）
加载测试数据和训练好的模型，计算分类指标并打印结果。
七、main.py（项目入口）
一键运行全流程：数据处理→模型训练→模型评估。
