scikit-learn-contrib/category_encoders

Feature request: min_group_size for other category encoders, e.g. one hot

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#279 opened on 2020年10月30日

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enhancementgood first issue

説明

CountEncoder() has a min_group_size parameter that sets a minimum number of obs in a group required in order not for the group to be lumped together with other small groups. It would be nice to have this for the other encoder classes.

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
datamachine 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。
1-2 days
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。
blocked
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
familiarity with category encodersunderstanding of CountEncoder.min group sizeknowledge of sklearn transformer APIPython
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。
45
調査方針
The issue requests adding a min group size parameter to other encoders like OneHotEncoder. The implementer should study the CountEncoder's code in category encoders/count.py to understand the current implementation of min group size. Then, adapt the logic for each target encoder (e.g., OneHotEncoder in one hot.py) by adding a similar parameter and grouping logic. Existing tests in tests/ should be extended to cover the new parameter for each encoder. The discussion in the issue comments may provide additional context on desired behavior.
Feature request: min_group_size for other category encoders, e.g. one hot · scikit-learn-contrib/category_encoders#279 | Good First Issue