InseeFrLab / InseeFrLab/benchmark_spatial_interpolation
Revisions of the report
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 1
- Forks
- 1
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
- I think you can shorten the section on coordinate rotation to half a page, maybe a bit more. Do not mention 23 rotations, only $k$ rotations.
- You can mix the section on data and subsection 4.5 (Experimental Setup) in only one section (after the theoretical part).
- The table ` Benchmark Configuration` can be replaced by one paragraph.
- In 5.1, you can hide the code producing the heatmap (it's a quarto chunk option).
Results:
- Replace the figures `Average Training Time on Small Datasets (All Types)` and `Efficiency Landscape: Initial Speed vs. Scalability Cost` by a table, with NA for GAM and GeoRF on large data. The scalability can be discussed in the text, by comparing the training time on large and small data.
- Replace the figure `Predictive Scalability: R2 Improvement (Small Large Data)` by a table, and replace R² by the MSE.
- I'm not sure that the figure `Impact of Grid Structure on Model Performance (R2)` is useful. Maybe a comment in the text would be sufficient?
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Comience por las secciones del informe mencionadas en el issue, especialmente coordinate rotation, Experimental Setup, la sección 5.1 y las figuras de resultados indicadas. La tarea estará terminada cuando se hayan actualizado la prosa, las tablas, las métricas y el hidden heatmap code solicitados, y la cuestionable figura de grid-structure se haya eliminado o sustituido por un comentario de texto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- documentation
- Tipo de issue
- Documentación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100