Add support for self-training meta-estimator
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, scikit-learn
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos, pruebas ni puntos de entrada; comienza revisando la integración existente de estimator del repositorio y el ejemplo enlazado de scikit-learn sobre self-training meta-estimator. Se considera completado cuando SKLL admite experimentos con este estimator, pero no se especifica el alcance requerido de configuración y validación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Nice way to take advantage of unlabeled data (based on Yarowski's old self-supervised WSD paper). See more here.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 561
- Forks
- 69
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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