Multivariate Polynomial Regression
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 類型
- 文件
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- julia, scikit-learn
研究方向
先閱讀現有的迴歸教學，並比較 issue 中所引用的 MLJLinearModels 和 SKLearnMLJ 方法。判斷所要求的工作流程是否屬於該教學，以及應記錄哪一條受支援的 Julia 路徑。完成的標準是：有一個經 maintainer 核准且可重現的多變量多項式迴歸範例，或對受支援方法的清楚說明。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
The tutorial is great, but here's where I'm at a loss: if I have multiple independent variables that I want to consider in the regression, how can I do that in a way that's similar to sklearns PolynomialFeatures: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html#sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
I've been using MLJLinearModels.jl where applicable, but would it be better to just sub-in the SKLearnMLJ interface?
If there's a way to do it that easily builds off of the tutorial and I've just missed that, pointing me in the right direction is also appreciated.
- 主要語言
- ReScript
- 星號
- 126
- 分支
- 19
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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