Per-label regressor

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

feature

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。

half day

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。

clear

前提条件

PythonRiver library basicsMulti output regression concepts

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。

65

調査方針

Study the scikit learn MultiOutputRegressor implementation for design patterns. Examine the existing regressors in the river library, such as the base Regressor class and any multi output models already present. The implementation likely involves fitting multiple regressors per output. The new class should be placed in a suitable module in the river repository.