Some `Deterministic` models could actually be re-implemented as `Probabilistic`
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
まず、scikit-learn モデルの MLJ 実装を確認し、どの予測インターフェースが return_std キーワードを公開しているかを調べます。初期比較の対象として BayesianRidgeRegressor とリンクされた issue を使用します。完了とは、該当するモデルを特定し、そのうちどれを確率モデルとして再実装できるかを判断することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
A case in point is BayesianRidgeRegressor, as pointed out at https://github.com/JuliaAI/MLJScikitLearnInterface.jl/issues/46.
Be good to first identify what other sk-learn models with MLJ implementations have the return_std predict kwarg. Help with this appreciated.
- 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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