dotnet / dotnet/machinelearning-samples
Featurization for model recommender looks weird for me.
- Lingua principale
- PowerShell
- Stelle
- 4.7k
- Fork
- 2.7k
- Merge medio
- 2g 22h
- PR unite (30g)
- 1
Descrizione
https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/blob/17b7a4a2a188c03a052e1a39a95e61652c3b8055/samples/csharp/end-to-end-apps/Recommendation-MovieRecommender/MovieRecommender_Model/Program.cs#L51
I don't get why user need to apply FeaturizeText on basically ids.
Why it's not onehotencoding?
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Apri samples/csharp/end-to-end-apps/Recommendation-MovieRecommender/MovieRecommender_Model/Program.cs alla riga 51 e leggi la configurazione di featurization circostante. Confronta l’uso esistente di FeaturizeText con l’alternativa OneHotEncoding proposta; il lavoro è completato quando un maintainer chiarisce se l’esempio è corretto o identifica un aggiornamento concreto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- csharp
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100