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

Scalable Machine Learning with Dask

dask/dask-ml は初心者に優しい?

dask/dask-ml への外部コントリビューターの PR が最近は少なく、どのくらいマージされるかはまだ言えません。 初心者向けのオープンな issue は今はありません。下の一覧に、このリポジトリのほかの issue があります。

スター
950
フォーク
261
オープンの初心者向け issue
0
索引済み issue
235
主要言語
Python
ライセンス
BSD-3-Clause
最終 GitHub push
2025年9月27日
最新の索引
2026年9月15日
コントリビューションガイド
コントリビューションガイド
行動規範
行動規範がありません
初心者向けラベル
good first issue help wanted
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

dask/dask-ml にコントリビュートするには

  1. まずコントリビューションガイドを読みましょう。変更の提案、テスト、レビューの進め方が書かれています。
  2. あなたのコントリビュートはプロジェクトの BSD-3-Clause ライセンスで公開されます。
  3. リポジトリをフォローすれば、新しい初心者向け issue が出たときにわかります。下のほかの issue も見てみましょう。
issue を読み込んでいます

誰かが対応中かもしれないイシューは最後に並べています。 すべて日付順に表示

  • PCA.transform fails if svd_solver="randomized"
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 52/100

    dask/dask-ml#1023 · コメント 1 件 ·

  • Support for Catboost models
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#1021 · コメント 4 件 ·

  • ColumnTransformer _hstack incompatible with scikit's version
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 45/100

    dask/dask-ml#1019 · コメント 1 件 ·

  • RuntimeError: Attempting to use an asynchronous Client in a synchronous context of `dask.compute`
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#1016 · コメント 1 件 ·

  • Add RFECV support
    オープン
    help wanted

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#1015 ·

  • Tests failing with `ValueError: cannot broadcast shape (nan,) to shape (nan,)`
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 32/100

    dask/dask-ml#1012 · コメント 4 件 ·

  • Failure in `check_n_features_in_after_fitting` in `tests/test_kmeans.py::test_check_estimator`
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#1010 ·

  • `tests/test_incremental_pca.py::test_whitening[auto]` failing
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#1009 ·

  • KMeans Optimization: Incorporating Weights into Re-Clustering Process
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#1001 · コメント 1 件 ·

  • ColumnTransformer horizontally stacks the output
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#1000 · コメント 2 件 ·

  • Documentation Issue with train_test_split and blockwise
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#999 · コメント 1 件 ·

  • ColumnTransformer does not work with Dask dataframes
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#993 · コメント 1 件 · リアクション 1 件 ·

  • Unexpected behavior in train_test_split with shuffle=False
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 45/100

    dask/dask-ml#992 ·

  • Support GPU-backed data for metrics.
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#991 ·

  • Documentation on PCA expected max memory usage
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 30/100

    dask/dask-ml#985 · コメント 1 件 ·

  • Nearest Neighbors
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#982 · リアクション 3 件 ·

  • sklearn StandardScaler vs dask StandardScaler.
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#979 · コメント 1 件 ·

  • Area under the receiving operating characteristic curve (AUROC) calculation.
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#977 · コメント 2 件 ·

  • The `log_loss`-function crashes when using mixed types
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100

    dask/dask-ml#976 ·

  • For a single record data frame train_test_split() sometimes assigns this single record to test set.
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#975 · コメント 4 件 ·

  • Incremental does not handle dask arrays of ndim>2 in estimator training
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 45/100

    dask/dask-ml#972 · コメント 2 件 ·

  • LogisticRegression.score returns an empty dask array
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 38/100

    dask/dask-ml#971 ·

  • Implementation for make_s_curve
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#968 · コメント 2 件 ·

  • HashingVectorizer behaves differently from FeatureHasher
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 42/100

    dask/dask-ml#963 · コメント 1 件 ·

  • Bug in ColumnTransformer
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#962 · コメント 2 件 · リアクション 1 件 ·

  • Add backward compatibility for supported version of scikit-learn
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 30/100

    dask/dask-ml#961 ·

  • KFold cross validation fails with dask dataframes
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 42/100

    dask/dask-ml#956 · コメント 2 件 ·

  • can't set attribute error when running PCA
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 45/100

    dask/dask-ml#955 ·

  • LabelEncoder doesn't handle missing values in *dask* series of strings
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100

    dask/dask-ml#954 · コメント 3 件 ·

  • LabelEncoder raises errors with string and string[pyarrow] types
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#953 · コメント 1 件 ·

  • Default datatype when using CountVectorizer and HashingVectorizer should be sparse COO
    オープン
    needs triage

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#952 ·

  • Better error message when using invalid `MinMaxScaler.fit(...)` inputs
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 55/100

    dask/dask-ml#951 ·

  • Logistic Regression Fails with ValueError: Shapes Not Aligned
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 20/100

    dask/dask-ml#950 · コメント 1 件 ·

  • LinearRegression doesn't return lazy object
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#949 · コメント 2 件 ·

  • LinearRegression returns error for 1e7 elements
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 30/100

    dask/dask-ml#948 ·

  • Unpredictable results when some NaNs included in input
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 30/100

    dask/dask-ml#947 ·

  • Managing nullable types and empty partitions
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#941 ·

  • Enhanced cross-validation inputs for Dask-ML HyperbandSearchCV
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 38/100

    dask/dask-ml#940 · コメント 11 件 ·

  • CI Failures for upstream
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#936 ·

  • Unexpected UserWarning: Single-machine scheduler when a distributed client is active might lead to unexpected results
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#933 ·

  • improving bug report template for dask_ml
    オープン

    難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 45/100

    dask/dask-ml#927 ·

  • OneHotEncoder with nan labels
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 52/100

    dask/dask-ml#926 ·

  • Models without built-in or custom scoring cannot be wrapped with Incremental
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#925 ·

  • Specify data type in CountVectorzier
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#922 · コメント 1 件 ·

  • Incremental Wrapper ValueError: Layer not in the HighLevelGraph's layers:
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    dask/dask-ml#919 · コメント 5 件 ·

  • Incremental wrapper fails for IncrementalPCA
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 28/100

    dask/dask-ml#917 · コメント 1 件 ·

  • Categorizer should sort categories
    オープン
    dataframe

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 38/100

    dask/dask-ml#916 · コメント 10 件 · リアクション 2 件 ·

  • [BUG] Dask-ML ParallelPostFit prediction fails on empty partitions
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 50/100

    dask/dask-ml#911 ·

  • Drop in replacement for sklearn.model_selection.permutation_test_score
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 35/100

    dask/dask-ml#907 · コメント 4 件 ·

  • Integration with dask-xgboost.
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100

    dask/dask-ml#906 · コメント 4 件 · リアクション 2 件 ·

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