Tuning using RandomSearch
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- julia
- Domaine
- documentation, machine-learning
Piste de recherche
Lisez la section liée du manuel de MLJ sur le réglage avec une recherche aléatoire, y compris la doc-string référencée de StatsBase.fit. Utilisez ces exemples pour identifier le contenu pertinent du tutoriel et ajoutez un exemple de base de réglage avec une recherche aléatoire ; le travail est terminé lorsque le tutoriel couvre l’exemple et le comportement documenté avant l’ajustement.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Be good to add this. Very basic example is in the manual:
https://alan-turing-institute.github.io/MLJ.jl/dev/tuning_models/#Tuning-using-a-random-search-1
which also includes the detailed doc-string. The doc-string for StatsBase.fit there also has relevant information about how various distributions get fit to a range if an explicit prior is not specified.
- Langage dominant
- ReScript
- Étoiles
- 126
- Forks
- 19
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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