Per-label regressor

描述

貢獻者指南

技術棧

python

領域

machine learning

議題類型

feature

難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。

3

預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。

half day

活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。

stale

清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。

clear

前置要求

PythonRiver library basicsMulti output regression concepts

新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。

65

研究方向

Study the scikit learn MultiOutputRegressor implementation for design patterns. Examine the existing regressors in the river library, such as the base Regressor class and any multi output models already present. The implementation likely involves fitting multiple regressors per output. The new class should be placed in a suitable module in the river repository.