Tutorial 04: `predict(..., rows = 1:3)`
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Evaluación
- Dificultad
- 1/5
- Tiempo estimado
- Menos de una hora
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia
Línea de trabajo
Comienza en la Parte 04 del tutorial, en la sección “The tuning wrapper”, e inspecciona el ejemplo predict(tuned_mach, rows = 1:3). Determina a qué se refiere rows y si el tutorial explica claramente la elección. Se considera terminado cuando el ejemplo o el texto circundante hacen comprensibles el uso previsto de rows y la relación con XHorse.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
In part 04 of the tutorial, in section 'The tuning wrapper' there is a predict statement applied to the tuned model/machine:
predict(tuned_mach, rows = 1:3)
To me it is not quite clear why the parameter 1:3 is given to rows. I would have expected that XHorse (or a subset of it) would be used.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 28
- Forks
- 2
- Merge medio
- 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
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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