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Notebook improvements: 02_ml_pipeline.ipynb

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, pandas, python, scikit-learn

Direzione di ricerca

Apri 02_ml_pipeline.ipynb e rivedi le celle Markdown e di codice nell’ordine; esegui prima il notebook per comprendere gli output attuali e la suddivisione tra training e test. Affronta la presentazione, le spiegazioni, la gestione degli output e le considerazioni richieste sulla matrice di confusione, quindi eseguilo nuovamente per confermare che il tutorial rimanga coerente.

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

Descrizione

  1. More spacing in text
  2. Avoid italics
  3. More comments in code to explain code
  4. list(falklands_df.columns) is the line necessary - as the output is very long
  5. train/test split - could be clearer - test/train split 20% and 25% is confusing
  6. Explain features even if they are small e.g. %%time
  7. Consider if using sklearn.metrics.confusion_matrix() and sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay() could make code simplier?
Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
4
Fork
2
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

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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