rasbt/mlxtend

Add option for termination criterion with tolerance

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#1,079 opened on 2024/01/18

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説明

Describe the workflow you want to enable

Add an option for a termination criterion similar to "tol" implemented in sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector.html

Describe alternatives you've considered, if relevant

While the sklearn SequentialFeatureSelector can do this, it misses the history callback you get in this package, which i think is very nice and helpful.

Additional context

The version of mlxtend i am using is 0.23.1

コントリビューターガイド

調査方針
mlxtend の sequential feature selector.py ファイル、特に SequentialFeatureSelector クラスを調べてください。パフォーマンスの向上が閾値を下回った場合に特徴選択を停止する許容誤差パラメータを実装します。これは sklearn の実装（https://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature selection.SequentialFeatureSelector.html）と同様です。新しい停止基準でも履歴コールバックが引き続き機能することを確認してください。既存の PR やコメントに追加のガイダンスはありません。
技術スタック
pythonnumpypandas
領域
machine learningdata
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。
1-2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。
新着
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。
おおむね明確
前提条件
knowledge of mlxtend's SequentialFeatureSelectorfamiliarity with sklearn's tol parameterbasic Python
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。
60