Accuracy of bike rental sample
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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
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- machine-learning
調査の方向性
リンクされている ML.NET の時系列需要予測チュートリアルから始め、自転車レンタルのサンプルとその最終チャートを再現します。予測値とソース値を比較し、そのうえで問題がサンプルの問題なのか、トレーニング値と複数列についての明確化の要望なのかを判断します。動作が説明されるか、具体的な変更に絞り込まれれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Not sure if this is the right place to ask. I'm new to ML, and looking at the chart at the bottom of this page, the predicted results look pretty poor to my untrained eye, especially the last few points. Why is this? Would more training values help? I appreciate forecasting is merely that.
Can I also ask, the data in this sample consists of just two columns: "year" and "total rentals". Am I right in saying this algorithm can deal with many columns, and isn't restricted to two?
- 主要言語
- PowerShell
- スター
- 4.7k
- フォーク
- 2.7k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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