Add sample weights support for sk-learn models
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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
- 38/100
- 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, scikit-learn
調査の方向性
リンク先の「Adding models for general use」ドキュメントにあるサンプル重みのガイダンスを読み、その後 MLJ.jl issue #327 のモデル一覧を確認してください。一覧にある ScikitLearn.jl モデルのうち重みをサポートするものを特定し、それぞれが y に対応する重みベクトルを使用して MLJ fit convention に従っていることを検証してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Here is a list of sk-learn models that can take sample weights in training: https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl/issues/327
The MLJ API supports sample weights; the convention is to overload fit(model, verbosity, X, y, w) where w is a vector of weights (with same length as y). Search for sample weights in the docs
- 主要言語
- Julia
- スター
- 14
- フォーク
- 8
- 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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