Enhance treatment of missing value in one-hot encoder
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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
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia dalla gestione dei valori mancanti aggiunta nell’issue #457 per OneHotEncoder, quindi leggi la discussione collegata dall’issue #450 di MLJModels.jl. Chiarisci quali opzioni comuni per i valori mancanti dovrebbero essere supportate e come dovrebbero comportarsi; il lavoro è completato quando le opzioni concordate sono implementate e il loro comportamento è verificato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
There is now missing value handling in OneHotEncoder but this simply propagates the missing values. I guess it might be nice to offer some other popular options for handling missing values which might be complicated to handle in a post-processing step. See also the discussion here.
@Chandu-4444 @Frank-III @OlivierLabayle
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 1
- Fork
- 3
- Merge medio
- 9g 22h
- PR unite (30g)
- 2
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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