Calculate accuracy of each model

Repository-Metriken

Stars

13 Sterne (13 Sterne)

PR-Merge-Metriken

PR-Metriken ausstehend (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

Contributor Guide

Research-Richtung

Überprüfen Sie die vorhandenen Modelle im Notebook, identifizieren Sie geeignete Genauigkeitsmetriken für die Regression (z. B. MAE, RMSE, MAPE) und implementieren Sie Funktionen zur Berechnung dieser Metriken für jedes Modell.

Tech Stack

python

Domain

datamachine learning

Issue Type

Funktion

SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.

3

Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.

1-3 Stunden

AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.

Aktiv

KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.

Meist klar

Voraussetzungen

Python

EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.

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