Tutorial 04: `predict(..., rows = 1:3)`
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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
- 45/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 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
チュートリアルの Part 04 にある “The tuning wrapper” セクションから始め、predict(tuned_mach, rows = 1:3) の例を確認してください。rows が何を指しているのか、またチュートリアルがその選択を明確に説明しているかを判断してください。例または周囲のテキストから、rows の意図された使い方と XHorse との関係が理解できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
In part 04 of the tutorial, in section 'The tuning wrapper' there is a predict statement applied to the tuned model/machine:
predict(tuned_mach, rows = 1:3)
To me it is not quite clear why the parameter 1:3 is given to rows. I would have expected that XHorse (or a subset of it) would be used.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 28
- フォーク
- 2
- 平均マージ
- 3時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
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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