More sophisticated example of learning networks
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
调研方向
从 issue 中的 Julia learning network 示例开始，包括 Standardizer、UnivariateBoxCoxTransformer、RidgeRegressor、DecisionTreeRegressor、hcat 和 LinearRegressor。重现 R 节点处报告的错误，并确定是什么阻止了 fitting。当更复杂的示例已编写文档并且能够在没有所示 MethodError 的情况下运行时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
@ablaom it would be nice to have a quick example of something that can't be done with a pipeline; I was thinking something like
L1 : standardizer and boxcox
L2 : Ridge and DTR
L3 : hcat and feed to a LinearRegressor
It should look something like this
W = X |> Standardizer()
z = y |> UnivariateBoxCoxTransformer()
ẑ₁ = (W, z) |> RidgeRegressor()
ẑ₂ = (W, z) |> DecisionTreeRegressor()
R = hcat(ẑ₁, ẑ₂)
ẑ = (R, z) |> LinearRegressor()
ŷ = ẑ |> inverse_transform(z)
but it looks like there's an issue with fitting the R node, could you comment on it?
ERROR: MethodError: no method matching ridge(::Array{Any,2}, ::Array{Float64,1}, ::Float64)
- 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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