does any one have fm/ffm for mleap?

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

scala

領域

machine learningdata

Issue 種別

research

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。

5

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。

over 1 week

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

Familiarity with MLeapKnowledge of FM/FFM algorithmsScala experience

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。

5

調査方針

This issue asks for a way to use FM (Factorization Machines) or FFM (Field aware Factorization Machines) within the MLeap pipeline and serve via MLeap. Since no solution is provided, the first step is to investigate MLeap's current support for custom transformers and serialization formats. Look at the MLeap source code (e.g., `mleap core/` and `mleap runtime/`) to understand how existing algorithms like linear regression are implemented. Then research FM/FFM implementations in Scala/Spark (e.g., from Spark MLlib or third party libraries) and evaluate the effort to wrap them as MLeap transformers. The maintainers may need to clarify if this falls under their roadmap.