rasbt/mlxtend

Add option for termination criterion with tolerance

已關閉

#1,079 建立於 2024年1月18日

在 GitHub 查看
 (1 則留言) (2 個反應) (0 位負責人)Python (912 個分叉)batch import
New Featureeasyhelp wanted

倉庫指標

星標
 (5,165 顆星)
PR 合併指標
 (平均合併 27天 1小時) (30 天內合併 16 個 PR)

描述

Describe the workflow you want to enable

Add an option for a termination criterion similar to "tol" implemented in sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SequentialFeatureSelector.html

Describe alternatives you've considered, if relevant

While the sklearn SequentialFeatureSelector can do this, it misses the history callback you get in this package, which i think is very nice and helpful.

Additional context

The version of mlxtend i am using is 0.23.1

貢獻者指南

研究方向
檢查 mlxtend 的 sequential feature selector.py 檔案，特別是 SequentialFeatureSelector 類別。實作一個容差參數，當效能提升低於閾值時停止特徵選擇，類似於 sklearn 的實作（https://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature selection.SequentialFeatureSelector.html）。確保歷史回呼函式在新的停止準則下繼續運作。沒有現有的 PR 或評論提供額外指引。
技術棧
pythonnumpypandas
領域
machine learningdata
議題類型
功能
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。
1-2 天
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。
新近可參與
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
大致清晰
前置要求
knowledge of mlxtend's SequentialFeatureSelectorfamiliarity with sklearn's tol parameterbasic Python
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。
60