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@yvolko
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@yvolko yvolko commented Apr 30, 2024

This is a pull request for the HW_18. Thank you so much for all the work and feedback!!!

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@eksytnik eksytnik left a comment

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В целом всё хорошо 👍
Совсем идеально было бы больше деталей в README, это без баллов, просто мысль на случай будущего оформления таких вещей для реальных проектов. Цель хорошего README - чтобы человек открыл, прочитал и без установки понимал - что это такое, что конкретно есть внутри, может ли он эти решить свою задачу - и как именно этим пользоваться.

Чего не хватило по баллам:

  • Аннотации типов - не везде. Классы не считаем, там можно было и без (-1 балл)
  • Организация импортов. Тут нет ситуации множества импортов, но всё равно не совсем организованы. Есть вещи, вроде isort, которые помогают не думать об этом самостоятельно. (-2 балла)
  • Описания коммитов - не все соответствуют стандартному набору из "повелительное наклонение, с большой буквы" (-1 балл).
  • Технические моменты по random forest - в комментариях (-4.5 балла).
    Итого: 41.5

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Немного суровый шоукейс, столько текста! Я даже не знала, как VScode такое показывать умеет.

def predict_proba(self, x, n_jobs):
probabilities = []

def compute_tree_proba(tree, feat_id, x):
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В таком случае корректнее такую функцию определять не внутри, а отдельно. И называть как-то в духе _predict.
Особенно глаз цепляется за x в переменных, который есть и снаружи при этом, с этим вообще легко можно запутаться.

-2 балла, не совсем так делаются worker-ы.

x_selected = x_selected.reshape(-1, 1)
return tree.predict_proba(x_selected)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=n_jobs) as pool:
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Я видела комментарий, что не получилось разобраться. Должны разобрать на занятии, но если не будет понятно - приходи попозже лично, поясню про ProcessPoolExecutor!

-2.5 балла

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