automl/auto-sklearn

FastICA: `n_components is too large: it will be set to _`

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#240 aberto em 24 de fev. de 2017

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Description

FastICA currently looks for n_components between 10 and 2000, with a default of 100. However, assuming there are more rows N than columns M, a data set can only support up to M independent components. The suggested range is therefore between 2 and M, with a default of round(M / 2).

Looking at the implementation, it appears information about the data set is not available in get_hyperparameter_search_space. As a workaround, the n_components property could be replaced by a n_components_rel property that indicates the amount of independent components relative to the total number of features M. When calling sklearn.decomposition.FastICA, you could then simply pass n_components=X.shape[1] * self.n_components_rel.

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Examine a implementação do componente FastICA no auto sklearn, focando no método `get hyperparameter search space`. A issue sugere substituir `n components` por uma propriedade relativa `n components rel` que deriva do número de características. Procure as definições de hiperparâmetros existentes e modifique as para aceitar um valor relativo, depois ajuste a chamada para `sklearn.decomposition.FastICA` de acordo. A discussão na issue pode fornecer mais insights.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learning
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Meio dia
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
Pythonscikit learn
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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