potential new ways to introduce leakage
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- machine-learning, testing-qa
Línea de trabajo
Comienza revisando el Jupyter Notebook existente y cómo genera datos y evalúa la validación cruzada estándar frente a la temporal. Define los escenarios propuestos de cambio de régimen y selección de variables, y determina después cómo demostrar si cada uno revela filtraciones de datos y qué resultados contarían como completos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
- indicator variable for regime change. standard cv would use it for almost every fold. temporal wouldn't until the regime change hit.
- continue to use DGP with ~5 Xs, but then do variable selection on the entire dataset using 1,000 other randomly generated variables. Only keep the k most predictive.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 8
- Forks
- 1
- 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.
Más de dssg/randomize_your_data
-
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100
dssg/randomize_your_data#12 ·
Todos los issues de dssg/randomize_your_data
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