Add GBM regressor and classifier

Métriques du dépôt

Stars

852 étoiles (852 étoiles)

Métriques de merge PR

Métriques PR en attente (Métriques PR en attente)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Examinez la documentation H2O GBM liée et comprenez comment implémenter un régresseur et un classifieur GBM dans le framework EvalML. Regardez les implémentations de modèles existantes dans EvalML comme référence.

Stack technique

python

Domaine

machine learningbackend

Type d'issue

Fonctionnalité

DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.

3

Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.

1-2 jours

Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.

Active

ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.

Investigation requise

Prérequis

PythonMachine Learning Basics

Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.

40