legend-exp/LegendMachineLearning.jl

Add ML based QC cut generation

Ouverte

#1 ouverte le 9 oct. 2025

Voir sur GitHub
 (0 commentaire) (0 réaction) (2 personnes assignées)Julia (0 fork)auto 404
documentationenhancementgood first issue

Métriques du dépôt

Stars
 (2 étoiles)
Métriques de merge PR
 (Aucune PR mergée en 30 j)

Description

Add machine learning based QC cuts based on Estebans approach including:

  • Affinity Propagation with hyperparameter optimization for clustering
  • Interactive Pluto notebook for manual relabeling of categories
  • SVM evaluation including result plots
  • Serialization of trained ML network to standard JuLeAna ML dataformat
  • Documentation

This includes updating LegendDSP and taking out functionality to make compatible with this package (e.g. via an extension) + adding new recipes to LegendMakie for result plots.

CC @Yuan-Ru-Lin

Guide contributeur

Direction de recherche
Familiarisez vous avec le package LegendDSP et sa génération actuelle de découpes QC. Étudiez l'approche de propagation d'affinité d'Esteban et implémentez la en Julia en utilisant l'écosystème JuliaML. Explorez Pluto.jl pour les notebooks interactifs et SymPy ou MLJ pour l'évaluation SVM. Comprenez le format de données ML JuLeAna pour la sérialisation.
Stack technique
julia
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.
3-5 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.
Claire
Prérequis
JuliaGitMachine learning basics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40