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Add exogenous features to `statsforecast` model wrappers

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#2 410 ouverte le 2 nov. 2022

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Description

Description

The wrapper for statsforecast models added in #2360 does not use any exogenous features (only the past target is passed on to the model). It would be good to allow other standard fields from data entries, like at least feat_dynamic_real (or the past_ one) and feat_static_real, to be used.

Reference

See statsforecast's documentation on exogenous features: https://nixtla.github.io/statsforecast/examples/exogenous.html

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez l'implémentation existante du wrapper statsforecast ajoutée dans la PR #2360 pour comprendre comment le wrapper de modèle fonctionne actuellement. Identifiez la classe wrapper spécifique et sa méthode qui transmet les données au modèle. Ensuite, modifiez cette méthode pour accepter des arguments supplémentaires pour les caractéristiques exogènes telles que feat dynamic real et feat static real, en suivant la documentation de statsforecast à l'adresse https://nixtla.github.io/statsforecast/examples/exogenous.html. Assurez la compatibilité avec la structure de données existante.
Stack technique
python
Domaine
datamachine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Ancienne
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Pythontime series fundamentals
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
50