microsoft/FLAML

Document feature engineering

Open

#1,031 创建于 2023年5月9日

在 GitHub 查看
 (3 评论) (0 反应) (1 负责人)Jupyter Notebook (560 fork)github user discovery
documentationhelp wanted

仓库指标

Star
 (4,364 star)
PR 合并指标
 (PR 指标待抓取)

描述

It seems like FLAML does some auto feature engineering for the user. It would be useful if this was documented so that I know how much or little data preprocessing I need to do before training my model.

贡献者指南

研究方向
检查FLAML的源代码和现有文档，识别并描述FLAML在模型训练期间执行的自动特征工程步骤。查看特征工程模块或相关预处理步骤的代码。为用户提供清晰的示例和解释。
技术栈
python
领域
machine learning
议题类型
文档
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
1
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
1 小时以内
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
清晰
前置要求
Python
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
90