NegativeBinomialLikelihood - Invalid values during training

Repository-Metriken

Stars

6.832 Sterne (6.832 Sterne)

PR-Merge-Metriken

Durchschn. Merge 143T 16h (Durchschn. Merge 143T 16h)16 gemergte PRs in 30 T (16 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Contributor Guide

Research-Richtung

Untersuchen Sie die NegativeBinomialLikelihood Klasse in der darts Codebasis, wahrscheinlich in darts/models/likelihood.py oder ähnlich. Das Problem besagt, dass Parameter während des Trainings ungültige Werte annehmen. Überprüfen Sie daher Parameterbeschränkungen (z. B. Varianz größer als Mittelwert) und stellen Sie eine ordnungsgemäße Initialisierung oder Begrenzung sicher. Prüfen Sie die Trainingsschleife auf Gradientenprobleme oder unbegrenzte Parameteraktualisierungen. Da es keine Kommentare oder PRs gibt, ist ein guter Ausgangspunkt, den Fehler mit einem minimalen Beispiel zu reproduzieren und die Parameterwerte zu verfolgen.

Tech Stack

python

Domain

machine learning

Issue Type

Fehler

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.

Veraltet

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

Recherche nötig

Voraussetzungen

Python

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

50