[Time Series BikeDemandForecasting] evaluate and predict
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza localizando el ejemplo BikeDemandForecasting y compara las rutas que usan model.transform(testdata) y forecaster.predict() para la primera fecha de 2012. Después, inspecciona cómo se llama a Evaluate(second...) y si cambia el estado del modelo o de la predicción. Se considera terminado cuando se expliquen ambos resultados diferentes y se reproduzca el comportamiento con y sin evaluación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For the sample BikeDemandForecasting, what is the difference between using model.transform(testdata) and forecaster.predict() when predicting future values? Why am I getting different results for the first date in 2012?
Another question is that when I comment out the evaluation function(Evaluate(second...)), I actually get different results when predicting, how could the evaluate process change the model?
Thanks.
- Lenguaje dominante
- PowerShell
- Estrellas
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Merge medio
- 2 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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.
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