Per-label classifier

Métriques du dépôt

Stars

4 574 étoiles (4 574 étoiles)

Métriques de merge PR

Merge moyen 47j 6h (Merge moyen 47j 6h)46 PRs mergées en 30 j (46 PRs mergées en 30 j)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Étudiez le MultiOutputClassifier de scikit learn pour comprendre le modèle, puis implémentez un wrapper de classifieur par étiquette pour l'apprentissage en ligne dans river, en suivant les classes de base et les conventions d'API existantes.

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.

Une demi journée

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

Pythonscikit learnriver

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

50