Multivariate Polynomial Regression
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia, scikit-learn
調査の方向性
まず既存の回帰チュートリアルを読み、issue で参照されている MLJLinearModels と SKLearnMLJ のアプローチを比較します。要求されたワークフローがチュートリアルに含まれるべきか、またどのサポート対象の Julia パスを文書化すべきかを判断します。メンテナー承認済みの再現可能な多変量多項式回帰の例、またはサポート対象のアプローチについての明確な説明があれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The tutorial is great, but here's where I'm at a loss: if I have multiple independent variables that I want to consider in the regression, how can I do that in a way that's similar to sklearns PolynomialFeatures: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html#sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
I've been using MLJLinearModels.jl where applicable, but would it be better to just sub-in the SKLearnMLJ interface?
If there's a way to do it that easily builds off of the tutorial and I've just missed that, pointing me in the right direction is also appreciated.
- 主要言語
- ReScript
- スター
- 126
- フォーク
- 19
- 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
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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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