tfp.sts.forcast only applies to future data. Is it possible to "predict" training data?
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
tfp.sts.forcast と Structural Time Series の予測に関する資料から始め、入力が将来のステップだけでなく、観測されたトレーニング時系列ステップに対する予測もサポートしているかを確認します。API の変更またはドキュメントが必要かどうかを判断する前に、想定される in-sample の動作と比較結果を定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I am using the Structural Time Series of TensorFlow Probability.
I separated my data(1 year) into training data (10 months) and test data (2 months).
After building the model and forecasting, I wondered whether it is possible to "predict" the training data so that I can compare the performance of the model in the training data interval.
Since the arguments of "tfp.sts.forcast" can only specify "num_steps_forecast" which does not include that option, I would ask here.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 1.1k
- 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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