Tuning using RandomSearch
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- julia
- Bereich
- documentation, machine-learning
Rechercherichtung
Lies den verlinkten Abschnitt des MLJ-Handbuchs über das Tuning mit einer Zufallssuche, einschließlich des referenzierten StatsBase.fit-Dokumentationsstrings. Verwende diese Beispiele, um die relevanten Tutorial-Inhalte zu identifizieren, und füge ein grundlegendes Beispiel für Tuning mit einer Zufallssuche hinzu; die Arbeit ist abgeschlossen, wenn das Tutorial das Beispiel und das dokumentierte Verhalten vor dem Fit abdeckt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Be good to add this. Very basic example is in the manual:
https://alan-turing-institute.github.io/MLJ.jl/dev/tuning_models/#Tuning-using-a-random-search-1
which also includes the detailed doc-string. The doc-string for StatsBase.fit there also has relevant information about how various distributions get fit to a range if an explicit prior is not specified.
- Vorherrschende Sprache
- ReScript
- Sterne
- 126
- Forks
- 19
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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