Add support for RobustScaler
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, scikit-learn
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza localizando la integración existente de preprocesamiento o escaladores de SKLL y sus pruebas; después, lee cómo se exponen actualmente los escaladores de scikit-learn. Añade compatibilidad con RobustScaler mediante el centrado en la mediana y el escalado IQR, y verifica mediante las pruebas pertinentes que se puede seleccionar y que gestiona conjuntos de datos con valores atípicos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For some datasets with outliers, removing the mean and scaling by the standard deviation may not be ideal because those values are impacted by the outliers. In those cases, it may be better to use the median for centering and the IQR for scaling. This is done by RobustScaler. We should make this available in SKLL too.
- 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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