Add option for termination criterion with tolerance

(1 commentaire) (2 réactions) (0 personne assignée)Python (911 forks)batch import

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Description

Describe the workflow you want to enable

Add an option for a termination criterion similar to "tol" implemented in sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector.html

Describe alternatives you've considered, if relevant

While the sklearn SequentialFeatureSelector can do this, it misses the history callback you get in this package, which i think is very nice and helpful.

Additional context

The version of mlxtend i am using is 0.23.1

Guide contributeur

Direction de recherche: Examinez le fichier sequential feature selector.py de mlxtend, en particulier la classe SequentialFeatureSelector. Implémentez un paramètre de tolérance qui arrête la sélection de caractéristiques lorsque l'amélioration des performances est inférieure au seuil, similaire à l'implémentation de sklearn (https://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature selection.SequentialFeatureSelector.html). Assurez vous que le callback d'historique continue de fonctionner avec le nouveau critère. Aucune PR ou commentaire existant ne fournit de conseils supplémentaires.
Stack technique: pythonnumpypandas
Domaine: machine learningdata
Type d'issue: Fonctionnalité
Difficulté: 3
Temps estimé: 1-2 jours
Statut d'activité: Récente
Clarté: Plutôt claire
Prérequis: knowledge of mlxtend's SequentialFeatureSelectorfamiliarity with sklearn's tol parameterbasic Python
Accessibilité débutant: 60