Consider multiplying the quadratic biases in `SelectFromQuadraticModel.correlation_cqm()` by `1-alpha`.
评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 55/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- numpy, python, scikit-learn
调研方向
阅读 dwave/plugins/sklearn/transformers.py，重点关注 SelectFromQuadraticModel.correlation_cqm() 及其 alpha docstring。检查对角和二次冗余项是如何组装的，然后验证 alpha=1 只保留质量项，并且与文档所述的 SelectKBest 行为一致。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Currently, it is possible to construct a dataset where, even with alpha=1, a fixed or random column is chosen because of the penalties in the quadratic term. This contradicts the docstring which claims
alpha:
Hyperparameter between 0 and 1 that controls the relative weight of
the relevance and redundancy terms.
``alpha=0`` places no weight on the quality of the features,
therefore the features will be selected as to minimize the
redundancy without any consideration to quality.
``alpha=1`` places the maximum weight on the quality of the features,
and therefore will be equivalent to using
:class:`sklearn.feature_selection.SelectKBest`.
One solution is to multiply the quadratic/redundany terms by 1-alpha to ensure that they are zeroed when alpha=1.
For instance we could replace https://github.com/dwavesystems/dwave-scikit-learn-plugin/blob/7db7d03c7b2b17db6309907069ade9aee0e4157a/dwave/plugins/sklearn/transformers.py#L210-L212 with
diag = np.array(correlations[:, -1] * (-2 * alpha * num_features), copy=True)
correlations *= (1-alpha)
# our objective
# we multiply by 2 because the matrix is symmetric
np.fill_diagonal(correlations, diag)
- 主要语言
- Python
- 星标
- 18
- 派生
- 16
- 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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