Add option for termination criterion with tolerance

(1 Kommentar) (2 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (911 Forks)batch import

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Beschreibung

Describe the workflow you want to enable

Add an option for a termination criterion similar to "tol" implemented in sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector.html

Describe alternatives you've considered, if relevant

While the sklearn SequentialFeatureSelector can do this, it misses the history callback you get in this package, which i think is very nice and helpful.

Additional context

The version of mlxtend i am using is 0.23.1

Contributor Guide

Research-Richtung: Untersuchen Sie die Datei sequential feature selector.py von mlxtend, insbesondere die Klasse SequentialFeatureSelector. Implementieren Sie einen Toleranzparameter, der die Merkmalsauswahl stoppt, wenn die Leistungsverbesserung unter dem Schwellenwert liegt, ähnlich wie bei der sklearn Implementierung (https://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature selection.SequentialFeatureSelector.html). Stellen Sie sicher, dass der History Callback mit dem neuen Kriterium weiterhin funktioniert. Bestehende PRs oder Kommentare bieten keine zusätzlichen Anleitungen.
Tech Stack: pythonnumpypandas
Domain: machine learningdata
Issue Type: Funktion
Schwierigkeit: 3
Geschätzte Zeit: 1-2 Tage
Aktivitätsstatus: Frisch
Klarheit: Meist klar
Voraussetzungen: knowledge of mlxtend's SequentialFeatureSelectorfamiliarity with sklearn's tol parameterbasic Python
Einsteigerfreundlichkeit: 60