More sophisticated example of learning networks
まだ誰も着手していません。
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
- 30/100
- 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
- julia
調査の方向性
Issue にある Julia の learning network の例から始め、Standardizer、UnivariateBoxCoxTransformer、RidgeRegressor、DecisionTreeRegressor、hcat、LinearRegressor を含めます。R ノードで報告されたエラーを再現し、何が fitting を妨げているのかを特定します。より高度な例がドキュメント化され、示されている MethodError なしで実行できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
@ablaom it would be nice to have a quick example of something that can't be done with a pipeline; I was thinking something like
L1 : standardizer and boxcox
L2 : Ridge and DTR
L3 : hcat and feed to a LinearRegressor
It should look something like this
W = X |> Standardizer()
z = y |> UnivariateBoxCoxTransformer()
ẑ₁ = (W, z) |> RidgeRegressor()
ẑ₂ = (W, z) |> DecisionTreeRegressor()
R = hcat(ẑ₁, ẑ₂)
ẑ = (R, z) |> LinearRegressor()
ŷ = ẑ |> inverse_transform(z)
but it looks like there's an issue with fitting the R node, could you comment on it?
ERROR: MethodError: no method matching ridge(::Array{Any,2}, ::Array{Float64,1}, ::Float64)
- 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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