rasbt/mlxtend

create_counterfactual enhancements (minimization method and fixed features)

Offen

#1.029 geöffnet am 18.04.2023

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Repository-Metriken

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PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 27T 1h) (16 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Discussed in https://github.com/rasbt/mlxtend/discussions/1028

Originally posted by farbodr April 17, 2023 I have a couple of questions about create_counterfactual?

  1. On a small table with the shape of (461, 75) it took about 22 min to return one row. Is there any way to speed this up?
  2. Is there any way to limit the features it uses? In other words, can I freeze some features and generate counterfactuals only for some of the features? For instance, in a healthcare use case, we know certain features can not be changed, like a health condition, but there are other features that can be changed that can impact the prediction.

Thanks, FR

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie Optimierungstechniken für die kontrafaktische Generierung, wie gradientenbasierte Methoden oder schnellere Optimierungsalgorithmen, und implementieren Sie einen Parameter, um Merkmale während der kontrafaktischen Suche zu fixieren.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
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.
1-2 Tage
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
PythonMachine Learning
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50