Add sample weights support for sk-learn models
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 38/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia, scikit-learn
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Lee las indicaciones sobre los pesos de las muestras en la documentación enlazada “Adding models for general use” y, a continuación, revisa la lista de modelos del issue #327 de MLJ.jl. Identifica los modelos de ScikitLearn.jl enumerados que admiten pesos y verifica que cada uno siga la MLJ fit convention con un vector de pesos que coincida con y.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Here is a list of sk-learn models that can take sample weights in training: https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl/issues/327
The MLJ API supports sample weights; the convention is to overload fit(model, verbosity, X, y, w) where w is a vector of weights (with same length as y). Search for sample weights in the docs
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 14
- Forks
- 8
- 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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