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Huber Loss for HistGradientBoostingRegressor

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#31.542 aperta il 13 giu 2025

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Descrizione

Describe the workflow you want to enable

Huber loss is available as an option for GradientBoostingRegressor and works great when training on data with frequent outliers (thank you!). HistGradientBoostingRegressor however does not support Huber loss, which may be required when scaling to larger datasets.

Describe your proposed solution

Add HuberLoss as an option for the HistGradientBoostingRegressor class.

Describe alternatives you've considered, if relevant

Possibly allow custom loss functions for the HistGradientBoostingRegressor

Additional context

No response

Guida contributor

Direzione di ricerca
Inizia esaminando le funzioni di perdita esistenti nel modulo HistGradientBoosting, situato in sklearn/ensemble/ hist gradient boosting/loss.py. Studia come la perdita Huber è implementata in GradientBoostingRegressor in sklearn/ensemble/ gb losses.py come riferimento. Poi, rivedi i commenti dell'issue e qualsiasi PR collegata per indicazioni sui dettagli di implementazione desiderati. Infine, implementa la classe HuberLoss per HistGradientBoostingRegressor seguendo lo schema delle perdite esistenti e aggiungendola alla mappatura LOSS FUNCTIONS.
Tech stack
python
Dominio
machine learningdata
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
4
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-2 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Pythonscikit learngradient boosting
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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