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

Core functionality for the MLJ machine learning framework

¿Es JuliaAI/MLJBase.jl apto para principiantes?

Hemos visto muy pocos pull requests recientes de colaboradores externos en JuliaAI/MLJBase.jl para saber con qué frecuencia se fusionan. Ahora mismo no hay ningún issue apto para principiantes abierto; la lista de abajo muestra los demás issues que tenemos de este repositorio.

Estrellas
163
Forks
46
Issues abiertos para principiantes
0
Issues indexados
42
Lenguaje dominante
Julia
Licencia
MIT
Último push a GitHub
7/9/2026
Última indexación
18/9/2026
Guía de contribución
Sin guía de contribución
Código de conducta
Sin código de conducta
Etiquetas para principiantes
good first issue
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Cómo contribuir a JuliaAI/MLJBase.jl

  1. No hay guía de contribución, así que empieza por el README y por algunos pull requests fusionados hace poco para ver cómo se proponen los cambios.
  2. Tus contribuciones se publicarán bajo la licencia MIT del proyecto.
  3. Sigue el repositorio para enterarte cuando se abra un nuevo issue apto para principiantes, o revisa los demás issues de abajo.

Las issues en las que quizá ya trabaja alguien aparecen al final. Ordenar todo por fecha

  • A range over a nested field compares unequal to its copy, so a TunedModel reruns its search on every fit!
    Abierto

    Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#1079 ·

  • Stop exporting `classes`
    Abierto
    next breaking release

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#1021 ·

  • Weights in pipelines
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#1005 · 2 comentarios ·

  • `MLJBase.scitype` conflict with `ScientificTypes.scitype`
    Abierto
    next breaking release

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#1002 ·

  • Where to implement spatial resampling methods
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#989 · 2 comentarios ·

  • Make use of ArguMend.jl to improve error messaging around keyword arguments
    Abierto
    easy good first issue

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#978 · 1 comentario ·

  • Add `TestOnly` resampling strategy?
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 45/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#976 ·

  • Redundant stacktraces
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#947 · 2 comentarios ·

  • Provide a way to get test set predictions from `evaluate`
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#837 · 7 comentarios ·

  • another function declaration issue
    Abierto

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#835 · 1 comentario ·

  • Use new Tables API in implementation of `selectrows`
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#791 ·

  • Possibility of TableOperations.jl for column access
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#790 · 3 comentarios ·

  • Implement efficient data utils methods for Tables.MatrixTable
    Abierto
    performance

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#789 · 1 comentario · 1 reacción ·

  • Julia crashes for multithreaded Stack for some non-Julia models
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 28/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#783 · 4 comentarios ·

  • Checking model instances are not types
    Abierto
    good first issue

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 32/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#782 · 1 comentario · 2 reacciones ·

  • Get rid of views in built in datasets such as iris
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 20/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#778 · 1 comentario ·

  • Issue informative warning if user tries to use `evaluate!(::MLJModel, ...)` instead of `evaluate(::MLJModel, ...)`.
    Abierto
    easy good first issue

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#765 · 2 comentarios ·

  • Control caching of composite models
    Quizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto
    design discussion enhancement

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#756 · 2 comentarios ·

  • `serializable` does not remove data implicitly stored in partial functions, leading to scaling with data size and potential privacy breaches
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 32/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#750 · 6 comentarios ·

  • Parallelism in Learning Networks
    Abierto
    brainstorm enhancement

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#739 · 7 comentarios ·

  • Fallback implementation of `implemented_methods(model)` doesn't really work.
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#713 ·

  • Wrapper to convert arbitrary clusterer into a classifying one
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#768 ·

  • Request: Separate Out Resampling Strategies Interface
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#660 · 1 comentario ·

  • Broadcasting probabilistic `Unaggregated` measures (such as proper scoring rules) over a single prediction
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#635 ·

  • Tracking issue: List of measures
    Abierto

    Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#609 ·

  • Multiclass ROC and Interfacing with LightHouse.jl
    Abierto
    measures

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#586 · 3 reacciones ·

  • Emigration of one-dimensional range types
    Abierto
    code organization design discussion

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#572 · 1 comentario ·

  • Something not right with serialisation of python (sk-learn) models
    Abierto

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#435 · 5 comentarios ·

  • Return helpful error message for predict(model, Xnew) instead of predict(mach, Xnew) and so forth
    Abierto

    Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#424 · 1 reacción ·

  • Code review to find "invalidations" triggering unnecessary re-compilation
    Abierto
    latency

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#422 · 3 reacciones ·

  • Disintegration of MLJBase (discussion and tracking issue)
    Abierto
    code organization version 1.0

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#416 · 12 comentarios · 3 reacciones ·

  • Type stabilities in performance evaluation
    Abierto
    low priority performance

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#349 · 4 comentarios ·

  • AUC again
    Abierto
    low priority measures suggestion

    Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#319 · 3 comentarios ·

  • More metrics for the finite case: EvalMetrics.jl
    Abierto
    measures

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#316 · 2 reacciones ·

  • taking performance issue more seriously
    Abierto
    brainstorm performance

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#309 · 16 comentarios · 5 reacciones ·

  • Ensure packages implementing Code are threadsafe
    Abierto

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#298 · 2 comentarios ·

  • Add scitype checks to predict, transform, and so forth
    Quizá libre de nuevo @ablaom la tomó hace 2359 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
    version 1.0

    JuliaAI/MLJBase.jl#285 · 1 comentario · 1 asignado ·

  • Handling of missings
    Abierto
    design discussion

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#97 · 3 comentarios ·

  • List of metrics in R and elsewhere, and which ones are implemented in MLJ
    Abierto
    measures

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#95 · 11 comentarios ·

  • multiclass auc
    Abierto
    low priority measures

    Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

    JuliaAI/MLJBase.jl#84 ·

  • Have `unpack` support `String` names for the columns
    Posiblemente ocupada @OkonSamuel la tomó hace 263 días. Abierto

    JuliaAI/MLJBase.jl#1043 · 3 comentarios · 1 asignado ·

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