Add a pickle-size regression test for fitted learners (v1.0 M1)
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 67/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Read the v1.0 M1 roadmap item in #938 and inspect the small datasets in conftest. Add one test file covering fitted meta-learners, causal and uplift trees, and forests by pickling each model and checking its size against the proposed budget of about twice today's size. Done means the test passes in the normal suite and catches pickle sizes that grow with training rows.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The v1.0 roadmap in #938 lists "a pickle-size regression guard in CI" under M1. I'd like to pick this up.
The plan is one test file that fits each meta-learner (S, T, X, R, DR, regressor and classifier) plus the causal and uplift tree and forest on the small conftest datasets, pickles each one, and checks the size against a budget of about 2x today's size. Today these pickle to roughly 1 to 20 KB and don't grow with the number of training rows, so a change that starts keeping training data on a fitted model would fail the test right away. It runs in the normal test suite in about 10 seconds with no CI changes.
Happy to adjust the learner list or headroom if you have a preference.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 6k
- Fork
- 892
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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 uber/causalml
-
BaseRClassifier ignores cv_n_jobs during outcome cross-validationForse già presa @ayuxy027 l’ha presa 17 giorni fa. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 25/100
-
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
-
cate_scoring default learner is oversized for its own per-fold, per-arm call patternForse già presa @su-jin1425 l’ha presa 78 giorni fa. Apertaenhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
-
S-, T- and X-learner bootstrap confidence intervals are not reproducibleForse già presa @su-jin1425 l’ha presa 78 giorni fa. Apertabug
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 52/100
-
sklearn metadata routing: let `treatment` reach a learner inside a PipelineForse di nuovo libera @su-jin1425 l’ha presa 90 giorni fa e non c’è nessuna pull request aperta. Apertaenhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
Tutte le issue di uber/causalml
Issue simili
-
bug
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 78/100
splunk/security_content#4418 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
[Bug / Enhancement]: Improve teleop_robot CLI with configurable timeout, robust input validation, and clean ROS shutdownForse già presa @muskan-creates352 l’ha presa oggi. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
bug(pipelines): shortcode stripping deletes text between a {{< >}} shortcode and the next {{% %}}Forse già presa @Ashborne-lab l’ha presa oggi. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
kubeflow/docs-agent#293 ·
I maintainer di solito rispondono entro 3 giorni
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
Imbad0202/academic-research-skills#1093 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Input: placeholder drawn in the text colour when the empty Input is focused but not yet editedAperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
pierreaubert/gpui-toolkit#114 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno