Include feature scaling for sparse features
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 42/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, scikit-learn
調査の方向性
まず、特徴量スケーリングの実装と、疎な入力および密な入力を対象とするテストを見つけます。スケーリング前に入力が現在どのように変換されているかを確認し、次に MaxAbsScaler が疎な特徴量を密行列化せずにサポートしていることを検証し、期待されるスケーリング後の出力を示すテストを追加します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
We can use MaxAbsScaler for sparse data. Right now, we convert things to dense if we want to do scaling.
- 主要言語
- Python
- スター
- 561
- フォーク
- 69
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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