Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Scikitlearn clustering methods cleanup

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#70 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tái cấu trúc
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia, scikit-learn
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Issue này liên quan đến các wrapper clustering của scikit-learn, đặc biệt là DBSCAN, và so sánh hành vi transform của chúng cũng như việc tách fitted_params/report với KMeans và KMedoids của Clustering.jl. Hãy bắt đầu bằng cách kiểm tra các wrapper đó và các interface model được tham chiếu; công việc được xem là hoàn tất khi các phương thức clustering nhất quán cung cấp các transforms được hỗ trợ và tách các tham số đã học khỏi thông tin báo cáo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

help wanted

I think these methods could do with a review. Here are a few things that look like issues to me:

  • Some models do not implement a transform method (presumably because python scikit-learn does not) but could, no? Example: DBSCAN

  • Recall that MLJ makes a distinction between report and fitted_params: the latter is for the learned parameters (in this case what is needed to assign a new observation to a class), and everything else goes in report. It seems that in the scikitlearn clustering wraps everything is just lumped into fitted_params. In particular this has led to inconsistency with the Clustering.jl models KMeans and KMedoids (which separate things correctly, as far as I can tell).

cc: @tlienart

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
14
Fork
8
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của JuliaAI/MLJScikitLearnInterface.jl

Tất cả issue của JuliaAI/MLJScikitLearnInterface.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.