CategoricalNB

Métriques du dépôt

Stars

4 574 étoiles (4 574 étoiles)

Métriques de merge PR

Métriques PR en attente (Métriques PR en attente)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Examinez l'implémentation de CategoricalNB dans scikit learn et la discussion référencée pour comprendre les exigences, puis implémentez la classe CategoricalNB dans river en suivant ses conventions API et son style de code.

Stack technique

python

Domaine

machine learning

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.

Récente

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

Claire

Prérequis

Pythonscikit learn basics

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

60