Multivariate Polynomial Regression
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia, scikit-learn
调研方向
首先阅读现有的回归教程，并比较 issue 中引用的 MLJLinearModels 和 SKLearnMLJ 方法。确定所请求的工作流是否属于该教程，以及应记录哪种受支持的 Julia 路径。完成的标准是：有一个经 maintainer 批准的、可复现的多变量多项式回归示例，或对受支持方法的清晰说明。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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.
- 主要语言
- ReScript
- 星标
- 126
- 派生
- 19
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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