Theta forecasting model

Repository metrics

Stars

4,574 個のスター (4,574 個のスター)

PR merge metrics

平均マージ 47d 6h (平均マージ 47d 6h)30d で 46 merged PRs (30d で 46 merged PRs)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

参照された論文とThetaメソッドに関するstatsforecastのドキュメントを読んでください。そのメソッドがオンライン学習（インクリメンタル更新）に適応可能か分析してください。Riverの既存のSNARIMAX実装を調べ、季節性とトレンドのロジックがどのように処理されているかを理解し、それらがThetaに再利用可能か評価してください。最後に、実現可能性と推奨事項の要約を提供してください。

技術スタック

python

領域

machine learninganalytics

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

2

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3時間

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

新着

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

Pythonmachine learning

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

75