75d3bd56a1
Remove problematic Extended Isolation Forest dependency and leverage existing scikit-learn fallback for Python 3.11 compatibility. Replit-Commit-Author: Agent Replit-Commit-Session-Id: 7a657272-55ba-4a79-9a2e-f1ed9bc7a528 Replit-Commit-Checkpoint-Type: intermediate_checkpoint Replit-Commit-Event-Id: 89ea874d-b572-40ad-9ac7-0c77d2b7d08d Replit-Commit-Screenshot-Url: https://storage.googleapis.com/screenshot-production-us-central1/449cf7c4-c97a-45ae-8234-e5c5b8d6a84f/7a657272-55ba-4a79-9a2e-f1ed9bc7a528/2lUhxO2
82 lines
2.4 KiB
Bash
Executable File
82 lines
2.4 KiB
Bash
Executable File
#!/bin/bash
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# Script per installare dipendenze ML Hybrid Detector
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# SEMPLIFICATO: usa sklearn.IsolationForest (nessuna compilazione richiesta!)
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set -e
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echo "╔═══════════════════════════════════════════════╗"
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echo "║ INSTALLAZIONE DIPENDENZE ML HYBRID ║"
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echo "╚═══════════════════════════════════════════════╝"
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echo ""
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# Vai alla directory python_ml
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cd "$(dirname "$0")/../python_ml" || exit 1
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echo "📍 Directory corrente: $(pwd)"
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echo ""
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# Verifica venv
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if [ ! -d "venv" ]; then
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echo "❌ ERRORE: Virtual environment non trovato in $(pwd)/venv"
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echo " Esegui prima: python3 -m venv venv"
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exit 1
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fi
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# Attiva venv
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echo "🔧 Attivazione virtual environment..."
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source venv/bin/activate
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# Verifica che stiamo usando il venv
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PYTHON_PATH=$(which python)
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echo "📍 Python in uso: $PYTHON_PATH"
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if [[ ! "$PYTHON_PATH" =~ "venv" ]]; then
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echo "⚠️ WARNING: Non stiamo usando il venv correttamente!"
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fi
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echo ""
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# STEP 1: Aggiorna pip/setuptools/wheel
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echo "📦 Step 1/2: Aggiornamento pip/setuptools/wheel..."
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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
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if [ $? -eq 0 ]; then
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echo "✅ pip/setuptools/wheel aggiornati"
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else
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echo "❌ Errore durante aggiornamento pip"
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exit 1
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fi
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echo ""
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# STEP 2: Installa dipendenze ML da requirements.txt
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echo "📦 Step 2/2: Installazione dipendenze ML..."
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python -m pip install xgboost==2.0.3 joblib==1.3.2
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if [ $? -eq 0 ]; then
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echo "✅ Dipendenze ML installate con successo"
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else
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echo "❌ Errore durante installazione dipendenze ML"
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exit 1
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fi
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echo ""
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echo "✅ INSTALLAZIONE COMPLETATA!"
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echo ""
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echo "🧪 Test import componenti ML..."
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python -c "from sklearn.ensemble import IsolationForest; from xgboost import XGBClassifier; print('✅ sklearn IsolationForest OK'); print('✅ XGBoost OK')"
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if [ $? -eq 0 ]; then
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echo ""
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echo "✅ TUTTO OK! Hybrid ML Detector pronto per l'uso"
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echo ""
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echo "ℹ️ INFO: Sistema usa sklearn.IsolationForest (compatibile Python 3.11+)"
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echo ""
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echo "📋 Prossimi step:"
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echo " 1. Test rapido: python train_hybrid.py --mode test"
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echo " 2. Training completo: python train_hybrid.py --mode train"
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else
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echo "❌ Errore durante test import componenti ML"
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exit 1
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fi
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