Hacktoberfest 2026: die Issues, die Maintainer für den Oktober markiert haben – offen und einsteigerfreundlich. Hacktoberfest-Issues durchsuchen

Kuratierte Issues

scikit-learn: Good First Issues für Python

Python-Issues, die scikit-learn betreffen: Das Projekt ist damit getaggt, oder das Issue selbst dreht sich darum.

scikit-learn

Offene Issues
8.5k
Neu diese Woche
84
Noch niemand dran
7.8k
Durchschnittliche Schwierigkeit
3.9/5

Wie diese Liste aussieht

  • Durchschnittlich annotierte Schwierigkeit: 3.9/5 über 7,887 Issues.
  • 10% von 7,887 Aufwandsschätzungen liegen bei einem Tag oder weniger.

Aktualisiert am 27.9.2026.

Über scikit-learn

scikit-learn ist eine Python-Bibliothek für klassisches Machine Learning, erstmals 2007 veröffentlicht. Sie bietet Klassifikation, Regression, Clustering und Preprocessing hinter einer einheitlichen Estimator-API.

Einsteigerfreundlich Alles
Offen Alle

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Fragen

Wie viele scikit-learn-Issues sind hier offen?
8,460 offene Issues: 84 in den letzten sieben Tagen eröffnet, und bei 7,806 arbeitet noch niemand daran. Wir zählen einmal am Tag.
Wo fange ich an?
Wählen Sie ein als einsteigerfreundlich markiertes Issue, lesen Sie den Beitragsleitfaden des Projekts und hinterlassen Sie einen Kommentar, bevor Sie anfangen. Der Leitfaden für Beitragende führt Sie durch alles, von der Wahl eines Issues bis zu Ihrem ersten Pull Request.
Können Sie mir eins aussuchen?
Ja: Melden Sie sich mit GitHub an, und Ihr nächstes Issue zeigt Ihnen ein offenes, von niemandem übernommenes Issue, passend zu Ihren Sprachen, Ihrer Zeit und dem gewünschten Schwierigkeitsgrad.

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