alteryx/evalml

Add feature distribution to partial dependence plots

Offen

#1.077 geöffnet am 19.08.2020

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (0 Kommentare) (2 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (93 Forks)auto 404
enhancementgood first issue

Repository-Metriken

Stars
 (852 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

It could be useful to add feature distribution (via histogram?) to our partial dependence plots so users can determine whether there is sufficient data to interpret the relationship between the feature and target.

https://doc.dataiku.com/dss/latest/machine-learning/supervised/results.html

https://towardsdatascience.com/prettifying-partial-density-plots-in-python-1f7216937ff

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die vorhandene Implementierung des partiellen Abhängigkeitsdiagramms im Codebase, wahrscheinlich im Plotting Modul. Fügen Sie ein Histogramm Overlay oder ein separates Panel hinzu, das die Verteilung der Feature Werte mit matplotlibs hist zeigt. Bestimmen Sie den besten Weg, es zu integrieren, ohne bestehende Funktionen zu beeinträchtigen.
Tech Stack
python
Domain
data visualization
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Frisch
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
Pythonmatplotlib
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
65