Automate parity tests between scikit-learn and MLeap transformers

説明

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コントリビューターガイド

技術スタック

pythonscala

領域

testingmachine learning

Issue 種別

test

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 hours

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。

stale

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。

needs investigation

前提条件

Basic Scala knowledgeFamiliarity with scikit learnUnderstanding of MLeap

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。

40

調査方針

Investigate the existing test infrastructure in the MLeap repository (e.g., 'mleap core/src/test') to understand how tests are structured. Then design a script or test suite that compares the output of scikit learn transformers with MLeap transformers for a set of common transformations. Consider using a CI tool like GitHub Actions to run the parity tests automatically. Refer to any prior discussions or linked PRs that may provide context.