Create train/val/test splits
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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
- python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
正規化されたデータセット入力と既存のデータ処理エントリーポイントを特定し、commit type、repository identity、scope frequency がどのように表現されているかを確認します。data/splits/ 配下に再現可能な train、validation、test の出力を定義して実装します。3つの JSONL ファイルと splits_metadata.json が存在し、指定された層化およびリーケージの制約を満たし、文書化された統計情報を含んでいれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Split the normalized dataset into train, validation, and test sets with proper stratification.
Success Criteria
- Split ratios defined (e.g., 80/10/10)
- Stratification by commit type
- No data leakage (same repo shouldn't span splits)
- Splits saved to data/splits/
- Split statistics documented
- Reproducible with fixed random seed
Stratification Strategy
- Balance commit types across splits
- Consider stratifying by scope frequency
- Ensure test set has good coverage of rare types
Output Files
```
data/splits/
train.jsonl
val.jsonl
test.jsonl
splits_metadata.json
```
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- 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
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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