scikit-learn-contrib/category_encoders

Metadata for encoders

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#166 geöffnet am 5. Jan. 2019

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Beschreibung

It should be possible to programmatically differentiate between encoders that:

  1. Do not require any target during fitting (like OneHotEncoder).
  2. Require some target during fitting (like TargetEncoder).
  3. Require binary target during fitting (like WOE).

This information would be useful for:

  1. Parameterized tests.
  2. Users that wonder, which encoder they may use.

Proposed implementation: Like in scikit-learn.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die vorhandenen Encoder Klassen in category encoders, um deren Anforderungen an die Zielvariable zu ermitteln. Sieh dir die Estimator Typ Tags von scikit learn an, um Inspiration für die Implementierung eines Metadatensystems zu erhalten. Überprüfe die Issue Kommentare auf zusätzliche Designüberlegungen und potenzielle Fallstricke. Die Implementierung könnte das Hinzufügen eines Klassenattributs oder einer Methode zu jedem Encoder beinhalten, um die Abhängigkeit von der Zielvariable anzuzeigen.
Tech Stack
python
Domain
data
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.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Veraltet
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
Pythonscikit learn
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
80