Mozilla-Campus-Club-Cummins/Documentation_HacktoberFest2025

Time Series

Ouverte

#6 ouverte le 28 sept. 2024

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Description

Steps to build a time series forecasting model using ARIMA or LSTM.

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez le style de documentation du dépôt, puis recherchez les modèles ARIMA et LSTM pour la prévision de séries temporelles. Créez un guide étape par étape couvrant la préparation des données, la sélection du modèle, l'entraînement et l'évaluation.
Stack technique
Aucun
Domaine
machine learning
Type d'issue
Documentation
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-3 heures
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Git
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
80