Add XG Boost

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説明

コントリビューターガイド

調査方針

リポジトリの既存パターンに従って新しいモデルクラスを追加し、XGBoostアルゴリズムを実装してください。他のアルゴリズムがどのように統合されているか、例えばmodelsディレクトリで確認してください。

技術スタック

python

領域

machine learningai

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3時間

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

PythonMachine Learning

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

70