Multivariate Polynomial Regression

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
julia, scikit-learn
Ambito
documentation, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo il tutorial di regressione esistente e confronta gli approcci MLJLinearModels e SKLearnMLJ citati nell’issue. Determina se il workflow richiesto appartiene al tutorial e quale percorso Julia supportato dovrebbe essere documentato. Il lavoro è completato quando è disponibile un esempio riproducibile di regressione polinomiale multivariata approvato da un maintainer oppure una spiegazione chiara dell’approccio supportato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

The tutorial is great, but here's where I'm at a loss: if I have multiple independent variables that I want to consider in the regression, how can I do that in a way that's similar to sklearns PolynomialFeatures: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html#sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
I've been using MLJLinearModels.jl where applicable, but would it be better to just sub-in the SKLearnMLJ interface?
If there's a way to do it that easily builds off of the tutorial and I've just missed that, pointing me in the right direction is also appreciated.

Lingua principale
ReScript
Stelle
126
Fork
19
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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