AutoML vs Cross validation
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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
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza con las dos guías de ML.NET enlazadas: la guía de la API de AutoML y la guía de entrenamiento mediante validación cruzada. Compara sus flujos de trabajo documentados y determina si AutoML realiza validación cruzada; después, añade documentación que explique cuándo es apropiado cada enfoque y cómo se relacionan. El trabajo se considerará completado cuando la comparación y el comportamiento de AutoML estén claramente documentados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Can someone explain when it is better to use AutoML and when it is better to use cross validation?
It looks that documentation is missing this information.
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/how-to-use-the-automl-api
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/train-machine-learning-model-cross-validation-ml-net
Do you know if AutoML also executes cross validation?
- Lenguaje dominante
- PowerShell
- Estrellas
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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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