pytorch/ignite

Implementation of RecSys Metrics

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#2.631 geöffnet am 23. Juli 2022

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Repository-Metriken

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PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 18T 23h) (19 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

🚀 Feature

To add some more metrics used in Recommendation Systems with tests that can directly be used. Here is the list (@alykhantejani @vfdev-5 feel free to add more):

  • NDCG

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die vorhandene NDCG Implementierung im Verzeichnis ignite/metrics/, um das Muster zu verstehen. Identifiziere, welche Metriken aus der Liste noch fehlen (z.B. MAP, MRR usw.). Implementiere jede Metrik mit Unit Tests gemäß der vorhandenen Teststruktur. Beziehe dich auf gängige Definitionen von Empfehlungssystem Metriken und stelle die Konsistenz mit PyTorch Tensoroperationen sicher.
Tech Stack
python
Domain
machine learningai
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.
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.
Klar
Voraussetzungen
PythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
80