Tutorial 04: `predict(..., rows = 1:3)`
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评估
- 难度
- 1/5
- 预计耗时
- 1 小时以内
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
调研方向
从教程的第 04 部分、“The tuning wrapper” 部分开始，检查 predict(tuned_mach, rows = 1:3) 示例。确定 rows 指的是什么，以及教程是否清楚地解释了这一选择。当示例或周围的文本能够让人理解 rows 的预期用法及其与 XHorse 的关系时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
In part 04 of the tutorial, in section 'The tuning wrapper' there is a predict statement applied to the tuned model/machine:
predict(tuned_mach, rows = 1:3)
To me it is not quite clear why the parameter 1:3 is given to rows. I would have expected that XHorse (or a subset of it) would be used.
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 28
- 派生
- 2
- 平均合并
- 2 小时 41 分钟
- 30 天内合并 PR
- 14
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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