Some `Deterministic` models could actually be re-implemented as `Probabilistic`
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando le implementazioni MLJ dei modelli scikit-learn e verificando quali interfacce di predizione espongono la parola chiave return_std. Usa BayesianRidgeRegressor e la issue collegata come punto di confronto iniziale; il lavoro è completo quando sono stati identificati i modelli applicabili e determinato quali possono essere reimplementati come modelli probabilistici.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
A case in point is BayesianRidgeRegressor, as pointed out at https://github.com/JuliaAI/MLJScikitLearnInterface.jl/issues/46.
Be good to first identify what other sk-learn models with MLJ implementations have the return_std predict kwarg. Help with this appreciated.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 14
- Fork
- 8
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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