thesps/conifer

scikit-learn AdaBoostClassifier

Ouverte

#9 ouverte le 6 nov. 2020

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Description

Currently, AdaBoost models from scikit-learn [1] are implicitly ignored by conifer's sklearn converter [2]. Neither of the existing BDT or RF converter methods work "out of the box" for AdaBoostClassifier, which names some attributes differently to the other methods. A new converter method will be needed. But since the base classifiers are DecisionTrees, it should not be a major addition.

[1] https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.21.3/sklearn/ensemble/weight_boosting.py#L292 [2] https://github.com/thesps/conifer/blob/master/conifer/converters/sklearn.py#L42-L46

Guide contributeur

Direction de recherche
Créez une nouvelle méthode de conversion pour scikit learn AdaBoostClassifier dans le convertisseur sklearn de conifer, en utilisant la logique de conversion DecisionTree existante.
Stack technique
pythonscikit learn
Domaine
backendai
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.
1-3 heures
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 learn
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
75