Tutorial 04: `predict(..., rows = 1:3)`
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Valutazione
- Difficoltà
- 1/5
- Tempo stimato
- Meno di un'ora
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia nella Parte 04 del tutorial, nella sezione “The tuning wrapper”, e esamina l’esempio predict(tuned_mach, rows = 1:3). Determina a cosa si riferisce rows e se il tutorial spiega chiaramente la scelta. Il lavoro è completato quando l’esempio o il testo circostante rendono comprensibili l’uso previsto di rows e la relazione con XHorse.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
In part 04 of the tutorial, in section 'The tuning wrapper' there is a predict statement applied to the tuned model/machine:
predict(tuned_mach, rows = 1:3)
To me it is not quite clear why the parameter 1:3 is given to rows. I would have expected that XHorse (or a subset of it) would be used.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 28
- Fork
- 2
- Merge medio
- 2h 13m
- PR unite (30g)
- 13
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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