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Include feature scaling for sparse features

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, scikit-learn
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia individuando l’implementazione del ridimensionamento delle feature e tutti i test che coprono gli input sparsi e densi. Leggi come vengono attualmente convertiti gli input prima del ridimensionamento, quindi verifica che MaxAbsScaler supporti le feature sparse senza densificarle e aggiungi test che mostrino l’output ridimensionato atteso.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement help wanted

We can use MaxAbsScaler for sparse data. Right now, we convert things to dense if we want to do scaling.

Lingua principale
Python
Stelle
561
Fork
69
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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