M-to-N Regression Prediction Demo Code
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- machine-learning
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par examiner l’exemple Taxi-Fair existant et la structure d’exemples ML.NET afin de déterminer comment la régression SDCA gère actuellement les entrées et les sorties. Vérifiez si une prédiction à cinq valeurs est prise en charge, puis définissez un exemple exécutable ou une documentation montrant le pipeline requis et des données de forme vectorielle. Le travail est considéré comme terminé lorsque l’exemple entraîne et prédit les cinq sorties demandées.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hey
I am trying to train a SDCA regression (like the Taxi-Fair example) but instead of predicting a single output value it should predict a vector of 5 values (I have a vector of 128 input floats and a vector of 5 output floats that I try to learn).
I can't figure out how to get this to work and I can not find any online examples that do that either. Can you point me to some dummy code on how to get this to work? I think my error is with how I setup my data processing pipeline.
Sorry, I can't share any code here but if you can just point me to some example code on how to achieve that would be great.
Oli
- Langage dominant
- PowerShell
- Étoiles
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Merge moyen
- 2 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 1
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
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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