Hyper tunning Prophet model for time series forecasting
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, python
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
El issue no especifica ningún notebook, archivo, prueba ni punto de entrada. Primero aclara qué ejemplo de Prophet y qué flujo de trabajo de ajuste de hiperparámetros se esperan; después, antes de la implementación, define las entradas del ejemplo, el método de evaluación y los criterios de finalización.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hello,
How can we use hyper tunning to optimize Prophet model for time series forecasting ?
An example would be great!
Thanks
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de Azure/MachineLearningNotebooks
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1975 · 1 comentario ·
-
duplicates Abierto
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 68/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1960 ·
-
machine Abierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 10/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1987 ·
-
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1985 · 1 comentario ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1981 · 1 reacción ·
Todos los issues de Azure/MachineLearningNotebooks
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
robjhyndman/forecast#1220 ·
-
Add: New Channel Abiertochannels:add check:passed
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 95/100
-
good first issue help wanted NLnet
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
collective/icalendar#1819 ·
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100
confluentinc/dbt-confluent#160 ·
-
inceleme-kuyrugu
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
Greater-Turkiye/platform#107 ·