Create file structure standard/documentation for how people should port over their task data splits.
Los mantenedores suelen responder en 3 días
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Read pyhealth/tasks/temple_university_EEG_tasks.py and pyhealth/datasets/splitter.py, then compare how tuev.py handles splitters. Decide and document a consistent place and file structure for dataset-specific split functions; done means the guidance makes clear where people should put their task data splits.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Example:
Template university EEG tasks: https://github.com/sunlabuiuc/PyHealth/blob/master/pyhealth/tasks/temple_university_EEG_tasks.py
Splits in splitter.py: https://github.com/sunlabuiuc/PyHealth/blob/master/pyhealth/datasets/splitter.py
Problem:
Many datasets have pre-defined splits. Putting them all in splitter.py can get really ugly fast. It may be worth doing:
- splitter functions in their dataset.py like tuev.py
- splitter functions in their task.py like temple_universty_eeg_tasks.py
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 5 d 16 h
- PR fusionados (30 d)
- 58
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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