Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

More sophisticated example of learning networks

Abierto
#9 3 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia

Línea de trabajo

Comienza con el ejemplo de learning network de Julia incluido en el issue, incluidos Standardizer, UnivariateBoxCoxTransformer, RidgeRegressor, DecisionTreeRegressor, hcat y LinearRegressor. Reproduce el error reportado en el nodo R y determina qué impide hacer el fitting. Se considera completado cuando el ejemplo más sofisticado está documentado y se ejecuta sin el MethodError mostrado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

tutorial

@ablaom it would be nice to have a quick example of something that can't be done with a pipeline; I was thinking something like

L1 : standardizer and boxcox
L2 : Ridge and DTR
L3 : hcat and feed to a LinearRegressor

It should look something like this

W = X |> Standardizer()
z = y |> UnivariateBoxCoxTransformer()
ẑ₁ = (W, z) |> RidgeRegressor()
ẑ₂ = (W, z) |> DecisionTreeRegressor()
R = hcat(ẑ₁, ẑ₂)
ẑ = (R, z) |> LinearRegressor()
ŷ = ẑ |> inverse_transform(z)

but it looks like there's an issue with fitting the R node, could you comment on it?

ERROR: MethodError: no method matching ridge(::Array{Any,2}, ::Array{Float64,1}, ::Float64)
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

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de JuliaAI/DataScienceTutorials.jl

Todos los issues de JuliaAI/DataScienceTutorials.jl

Issues similares

Más issues de Documentation

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.