[Bench #478] Make fit/predict/transform/proba separate first-class performance rows

オープン

#489 2026年8月23日に作成コメント 0 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 35/100

issue の種類: 機能追加
明瞭さ: おおむね明確
活発さ: 活発
技術スタック: python, scikit-learn
領域: machine-learning, performance

調査の方向性

#478で追跡されているベンチマーク作業から始め、canonical estimator totalsがfrozen artifactsとPagesにどのように流れるかを追跡します。fit、predict、transform、decision_function、および該当するpredict_probaについて、サポート対象の操作と状態の前提条件の経路を確認します。操作レベルの中央値、IQR、speedup、status、parity、およびloss linksが表現され、#478のexit criteriaが操作ごとに評価されれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Parent: #478

The canonical headline currently classifies an estimator/dataset from fit+predict combined time. That hides phase-local wins and losses: GaussianNB Digits fits faster but predicts slower; RandomForest Digits predicts faster but fits slower; KernelRidge loses in both; KernelSVC has different fit/predict behavior.

Generate machine-readable operation rows for every supported estimator operation: fit, predict, transform, decision_function and predict_proba where applicable. Headline estimator totals may remain as a secondary view, but no total may hide a losing operation.

Acceptance: operation-level median/IQR/speedup/status in frozen artifacts and Pages; operation parity/state prerequisites; each loss links to a focused issue; #478 exit criteria are evaluated over operations, not only estimator totals.

主要言語: Python
スター: 2
フォーク: 0
平均マージ: 4時間 33分
マージ済み PR（30日）: 9

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
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