scikit-learn-contrib/category_encoders

Metadata for encoders

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#166 ouverte le 5 janv. 2019

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Description

It should be possible to programmatically differentiate between encoders that:

  1. Do not require any target during fitting (like OneHotEncoder).
  2. Require some target during fitting (like TargetEncoder).
  3. Require binary target during fitting (like WOE).

This information would be useful for:

  1. Parameterized tests.
  2. Users that wonder, which encoder they may use.

Proposed implementation: Like in scikit-learn.

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez les classes d'encodeurs existantes dans category encoders pour identifier leurs exigences concernant la variable cible. Consultez les balises de type Estimator de scikit learn pour vous inspirer sur la manière d'implémenter un système de métadonnées. Passez en revue les commentaires de l'issue pour des considérations de conception supplémentaires et des pièges potentiels. L'implémentation pourrait impliquer l'ajout d'un attribut de classe ou d'une méthode à chaque encodeur pour indiquer la dépendance à la variable cible.
Stack technique
python
Domaine
data
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
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.
Ancienne
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Pythonscikit learn
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
80