Tuning using RandomSearch
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia
Línea de trabajo
Lee la sección enlazada del manual de MLJ sobre el ajuste mediante una búsqueda aleatoria, incluido el doc-string referenciado de StatsBase.fit. Usa esos ejemplos para identificar el contenido relevante del tutorial y añade un ejemplo básico de ajuste mediante búsqueda aleatoria; el trabajo estará terminado cuando el tutorial cubra el ejemplo y el comportamiento documentado previo al ajuste.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Be good to add this. Very basic example is in the manual:
https://alan-turing-institute.github.io/MLJ.jl/dev/tuning_models/#Tuning-using-a-random-search-1
which also includes the detailed doc-string. The doc-string for StatsBase.fit there also has relevant information about how various distributions get fit to a range if an explicit prior is not specified.
- Lenguaje dominante
- ReScript
- Estrellas
- 126
- Forks
- 19
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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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