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[MNT] merge `openml-sklearn` extension back into `openml`

Ouverte
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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Refactorisation
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
machine-learning

Piste de recherche

Start by comparing the openml-sklearn extension with the openml-python package and reviewing their release and maintenance workflows. Evaluate the proposed merge while preserving scikit-learn dependency isolation through soft dependencies or class/function-level patterns. Done means the extension is merged into openml-python without making scikit-learn a hard dependency for unrelated functionality.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

openml-sklearn is in unmaintained - likely due to splitting packages always dramatically increases maintenance surface and complexity. Once release and maintenance workflows are "forgotten", it leads to abandoment.

Of course there are reasonable rationales behind splitting packages, such as dependency isolation.

My recommendation would be to merge openml-sklearn back into openml, in order to minimize maintenance surface - but also maintain dependency isolation.

My concrete recommendations would be:

  • plain merge of openml-sklearn into openml-python
  • use scikit-base _check_soft_dependencies, or "move into class/function" patterns, to isolate the scikit-learn dependency in the extension and the tests of the extension
  • move scikit-learn completely to a soft dependency set, e.g., openml-integrations

FYI @joaquinvanschoren, @PGijsbers - what do you think? I think we need to avoid abandonment due to too complex maintenance. Dependency isolation can be maintained by using proper patterns within a single package (not just repository).

Langage dominant
Python
Étoiles
361
Forks
296
Merge moyen
2 j 20 h
PR mergées (30 j)
2

Guide de contribution

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