Skip to content

Latest commit

 

History

History
64 lines (48 loc) · 3.77 KB

CHANGELOG.md

File metadata and controls

64 lines (48 loc) · 3.77 KB

0.1.6

Исправлен баг с новыми категориями - теперь в новые категории подставляется худшее значение WoE;
Исправлен баг с пропусками, которые появляются только на этапе transform - вместо них подставляется худшее значение WoE;
Способ построения биннинга ilya-binning переименован в tree-binning.

0.1.5

Выделено отдельное имя атрибута для класса WingOptimizer;
В конце метода _search_optimals класса WingOptimizer добавлена очистка полей X и y. Теперь обученный объект класса WingOptimizer не хранит в себе датасет.

0.1.4

В биннинге категориальных переменных теперь используется дерево

0.1.3

В ilya-binning исправлена ошибка с нулевым количеством бинов в факторах с сильно доминирующим значением (как правило одинаковое значение на >95% выборки)

0.1.2

Добавлен параметр tree_random_state, который позволяет детерминированно строить решающее дерево биннинга

0.1.1

Исправлена работа с пропущенными значениями при .predict

0.1

Сделан форк от основного проекта для реализации биннинга на решающих деревьях

0.0.10

Исправлена ошибка в модуле main для расчета d-переменных.

0.0.9

Исправлена ошибка в functions.

0.0.8

Убран механизм логгинга. Добавлен setup.py установщик.

0.0.7

Добавлена возможность убрать из вывода группы (WOE_g) через параметр only_values
Добавлена документация в WingsOfEvidence классе.
Добавлены пустые Sphinx-доки (автособираемые).
Проведен рефакторинг:

  1. Модуль выделен в wing.core
  2. Функции вынесены в wing.core.functions
  3. Оптимизаторы вынесены в wing.core.optimizer
  4. Основная логика занесена в wing.core.main

0.0.6

Добавлен адаптивный алгоритм перебора границ.
Добавлена проверка на тип объекта в чистом X-векторе - теперь в случае dtype("O") будет рассчитано WoE по группам.

0.0.5

Были исправлены некоторые issues + удалены ненужные функции.

0.0.4

В рамках работы над кодом была исправлена (костылями) наибольшая часть ошибок.
Следующий релиз должен быть более проработанным на такие случаи+ необходим рефакторинг основных механизмов.

0.0.3

Фикс мелких ошибок в коде, подготовка к общему рефакторингу.

0.0.2

Добавлен выбор между алгоритмом оптимизации (full-search и adaptive).
Фикс мелких ошибок в коде, добавлена обобщающая функция для генерации групп перестановок.

0.0.1

Точно не уверен что доведу этот репо до конца, но вдруг получится.