Per-label classifier

Repository metrics

Stars

4,574 個のスター (4,574 個のスター)

PR merge metrics

平均マージ 47d 6h (平均マージ 47d 6h)30d で 46 merged PRs (30d で 46 merged PRs)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

scikit learnのMultiOutputClassifierを調べてパターンを理解し、既存のベースクラスとAPI規則に従って、riverでオンライン学習用のラベルごとの分類ラッパーを実装してください。

技術スタック

python

領域

machine learning

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。

半日

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

Pythonscikit learnriver

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。

50