Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Notebook improvements: 02_ml_pipeline.ipynb

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
35/100
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
jupyter-notebook, pandas, python, scikit-learn

調査の方向性

02_ml_pipeline.ipynb を開き、Markdown セルとコードセルを順番に確認します。まずノートブックを実行して、現在の出力と train/test split を把握します。依頼されている表示、説明、出力の扱い、混同行列に関する考慮事項に対応し、その後もう一度実行してチュートリアルの一貫性を確認します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

  1. More spacing in text
  2. Avoid italics
  3. More comments in code to explain code
  4. list(falklands_df.columns) is the line necessary - as the output is very long
  5. train/test split - could be clearer - test/train split 20% and 25% is confusing
  6. Explain features even if they are small e.g. %%time
  7. Consider if using sklearn.metrics.confusion_matrix() and sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay() could make code simplier?
主要言語
Jupyter Notebook
スター
4
フォーク
2
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

このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。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

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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