Notebook improvements: 02_ml_pipeline.ipynb
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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
- jupyter-notebook, pandas, python, scikit-learn
Línea de trabajo
Abre 02_ml_pipeline.ipynb y revisa sus celdas de Markdown y de código en orden; ejecuta primero el notebook para comprender las salidas actuales y la división entre entrenamiento y prueba. Aborda la presentación, las explicaciones, la gestión de las salidas y las consideraciones sobre la matriz de confusión solicitadas, y vuelve a ejecutarlo para confirmar que el tutorial sigue siendo coherente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
- More spacing in text
- Avoid italics
- More comments in code to explain code
list(falklands_df.columns)is the line necessary - as the output is very long- train/test split - could be clearer - test/train split 20% and 25% is confusing
- Explain features even if they are small e.g.
%%time - Consider if using
sklearn.metrics.confusion_matrix()andsklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay()could make code simplier?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 4
- Forks
- 2
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Aún no hemos revisado los archivos de configuración de este proyecto. 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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