Error in shap_values_tutorial
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Apri il notebook shap_values_tutorial e riproduci la cella X,y = shap.datasets.boston() con shap==0.50.0. L’issue non indica alcun file né specifica la sostituzione prevista; determina quindi prima la fonte di dati prevista dal tutorial. Il passaggio è completato quando viene eseguito senza l’AttributeError segnalato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
With shap==0.50.0
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], [line 1](vscode-notebook-cell:?execution_count=2&line=1)
----> [1](vscode-notebook-cell:?execution_count=2&line=1) X,y = shap.datasets.boston()
AttributeError: module 'shap.datasets' has no attribute 'boston'
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 1.1k
- Fork
- 422
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
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.
Altre issue di catboost/tutorials
-
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
-
in progress
catboost/tutorials#20 · 2 commenti · 1 reazione · 1 assegnatario ·
Tutte le issue di catboost/tutorials
Issue simili
-
bug good first issue multicut serialization
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
-
bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
-
feat(dictionary): add benign in-frame MUC1 events so benchmarks can score benign-event specificity Apertaenhancement
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
berntpopp/MucOneSpan#69 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
stanfordnlp/dspy#10485 ·
-
Mnist Web Inference error Aperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 90/100