potential new ways to introduce leakage
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook
調査の方向性
まず既存の Jupyter Notebook と、それがどのようにデータを生成し、標準のクロスバリデーションと時系列クロスバリデーションを評価しているかを確認します。次に、提案されているレジーム変化と変数選択のシナリオを定義し、それぞれがデータリーケージを明らかにするかどうかをどのように示すか、またどのような結果をもって完了とみなすかを決定します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
- indicator variable for regime change. standard cv would use it for almost every fold. temporal wouldn't until the regime change hit.
- continue to use DGP with ~5 Xs, but then do variable selection on the entire dataset using 1,000 other randomly generated variables. Only keep the k most predictive.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 8
- フォーク
- 1
- 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
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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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