Hyper tunning Prophet model for time series forecasting
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, python
- Bereich
- data, machine-learning
Rechercherichtung
Das Issue nennt kein Notebook, keine Datei, keinen Test und keinen Einstiegspunkt. Kläre zunächst, welches Prophet-Beispiel und welcher Workflow zur Hyperparameter-Abstimmung erwartet werden, und definiere anschließend vor der Implementierung die Eingaben des Beispiels, die Evaluierungsmethode und die Kriterien für den Abschluss.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hello,
How can we use hyper tunning to optimize Prophet model for time series forecasting ?
An example would be great!
Thanks
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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