Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Add glossary term: Data Leakage

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評価

難易度
1/5
見積もり時間
1時間未満
初心者へのやさしさ
88/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
静か
技術スタック
scikit-learn
領域
documentation, machine-learning

調査の方向性

docs/wiki-guide/Glossary-for-Imageomics.md を編集し、まず近くにある用語集の項目を確認して、書式と詳細度を把握します。提案されている Data Leakage の用語を、Imageomics 固有のコンテキストと参考文献とともに追加し、その後、レンダリングされた Markdown とリンクを確認します。用語集の項目が明確で、周囲の用語と一貫しており、正しく引用されていれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Proposed glossary item

Data Leakage

In machine learning, data leakage occurs when information that would not be available at prediction time influences model building or evaluation, yielding overly optimistic performance estimates. In Imageomics datasets, leakage can occur when duplicate images or multiple views or records of the same biological specimen are divided between training and evaluation; keep all records with the same specimen identifier in one split.

This proposed definition is based on the Imageomics data-workshop onboarding lesson and is intended for docs/wiki-guide/Glossary-for-Imageomics.md.

References:

主要言語
Python
スター
6
フォーク
0
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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