Hyper tunning Prophet model for time series forecasting
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
この issue では、ノートブック、ファイル、テスト、エントリーポイントのいずれも指定されていません。まず、どの Prophet の例とハイパーパラメータ調整ワークフローが想定されているのかを明確にし、その後、実装前に例の入力、評価方法、完了基準を定義してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello,
How can we use hyper tunning to optimize Prophet model for time series forecasting ?
An example would be great!
Thanks
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 2.6k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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