버전업 시 고려할 사항

[ycseong07]

1. 얼만큼의 기능을 독립적으로 유지할 것이며, 얼만큼의 기능을 다른 기능에 종속시킬 것인지에 대한 기능 설계 필요

2. Cross validation을 하지 않는 경우의 함수 개발 필요 (with 1)

   • Observation이 너무 적은 경우 cv를 수행하지 않을 수 있어야 함.   

3. set_engine 함수 내에서 지정하는 파라미터 받을 수 있는 방법 필요 _ex) linear_reg() %>%   setengine("glm", family = stats::binomial(link = "probit")) %>%   translate() 

4. 모델 별 default hyperparameter range 조정

   • tidymodels에서 defalut로 지정하는 값이 있다면 해당 값을 포함한 range 구성
   • 경고나 에러를 최소화 / 모델링 속도 우선 고려

[ycseong07]

1은 패키지 설계문서에 자세히 기술했으며, 2는 패키지 사용 예시 문서에 명시함. 3, 4 는 v1.0에서 Bayesian optimization을 적용하여 해결